los sig como herramienta para la proyección de la demanda de energía eléctrica
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Tesis de grado presentada como requisito para la obtención del título de Magíster en Sistemas de Información Geográficas.TRANSCRIPT
UNIVERSIDAD SAN FRANCISCO DE QUITO
Colegio de Postgrados
Los Sistemas de Información Geográfico como Herramienta para la Proyección de la Demanda de Energía Eléctrica en CNEL (Corporación Nacional de Electricidad) Regional El Oro.
Ajila Chapín Agustín Alberto
Tesis de grado presentada como requisito para la obtención del título de Magíster en
Sistemas de Información Geográficas.
Quito, Mayo de 2012.
Universidad San Francisco de Quito
Colegio de Postgrados
HOJA DE APROBACIÓN DE TESIS
Los Sistemas de Información Geográfico como Herramienta para la Proyección de la Demanda de Energía Eléctrica en CNEL (Corporación Nacional de Electricidad) Regional El Oro.
Ajila Chapín Agustín Alberto
Richard Resl. MSc. Director de Tesis ________________________ Director del Programa de Maestría en Sistemas de Información Geográfica Pablo Cabrera ________________________ Miembro del Comité de Tesis Stella de la Torre, Ph.D., Decana del Colegio de ________________________ Ciencias Biológicas y Ambientales Victor Viteri Breedy, Ph.D., Decano del Colegio de Postgrados ________________________
Quito, Mayo de 2012.
iii
Derechos de autor: Según la actual Ley de Propiedad Intelectual, Art. 5:
“el derecho de autor nace y se protege por el solo hecho de la creación de la obra, independientemente de su mérito, destino o modo de expresión... El reconocimiento de los derechos de autor y de los derechos conexos no está sometido a registro, depósito, ni al cumplimiento de formalidad alguna.” (Ecuador. Ley de Propiedad Intelectual, Art. 5)
iv
DEDICATORIA Dedico este trabajo a mi Dios y amigo Jesús, quien me dio las fuerzas, la paciencia y sabiduría. A mi Esposa Victoria, a mis hijas Emilia y Gabriela, a mi hijo Gabriel, a CNEL El Oro y a todo ese grupo de compañeros de la Dirección de Planificación quienes me apoyaron con su amistad, compañerismo y conocimientos.
Agustín.
v
AGRADECIMIENTOS Estoy muy agradecido de Dios por haberme hecho su hijo, porque creo en su verdad a su hijo Jesús por ser mi amigo y estar conmigo en los momentos tristes y felices, quienes nos cuidan y nos protegen del mal. A ellos sean todas la Bendiciones.
Agustín
vi
RESUMEN. Este estudio está enfocado a los análisis eléctricos realizados en los últimos años por parte de CNEL Regional El Oro, donde el objetivo del área de planificación ha sido establecer, en base a una proyección de la demanda, la evolución de los sistemas de sub-transmisión y distribución, para luego formular planes de obras que aseguren las condiciones de servicio y de operación, adecuadamente. Bajo estas condiciones, se impulsa la utilización de los Sistemas de Información Geográfico, lo cual proporcionan una excelente herramienta, aplicando diferentes factores como: hacer posible la realización, del traslado de la demanda calculada por área de carga geográfica a la red de distribución, considerando el área de cobertura del alimentador primario que forma parte del mismo y a su vez aplicando una subdivisión de una cuadrícula sobre el mismo, para trasladar la demanda de carga existente en cada área de la cuadrícula a la cual denominaremos micro-área. El diseño de proyección partirá básicamente, mediante el estudio de la cobertura geográfica de un alimentador primario llamado“ El Condado” perteneciente a la S/E Machala, analizando las variaciones en el comportamiento del servicio eléctrico y el crecimiento económico y social del sector utilizando las tecnologías SIG. Utilizaremos una imagen satelital para justificar el catastro urbano de la zona en estudio
vii
ABSTRACT . This study is focused on electrical tests in recent years by the Regional CNEL El Oro, where the goal of the planning area has been set, based on a projection of demand, the evolution of sub-transmission systems and distribution, and then formulate plans to ensure works conditions of service and operating properly. Under these conditions, promotes the use of Geographic Information Systems, which provide an excellent tool, applying different factors such as: make possible the realization of transfer demand load calculated by geographic area of the distribution network, considering the coverage area of the primary feeder which is part of your self and your time using a subdivision of a grid on it, to move existing load demand in each area of the grid will call this the micro-area. The Projection design basically leave through the study of the geographical coverage of a primary feeder called the "County" belonging to the S/E Machala, analyzing the variations in the behavior of electricity and economic grow thin the sector using GIS technologies. We will use a satellite image to justify urban cadastre of the study area.
viii
TABLA DE CONTENIDO
CONTENIDO PÁG
PORTADA…………………………………………………………………......... i
HOJA DE APROBACIÓN DE TESIS………………………………………… ii
DERECHOS DE AUTOR………………………………………………………. iii
DEDICATORIA…………………………………………………………………. iv
AGRADECIMIENTOS………………………………………………………….. v
RESUMEN………………………………………………………………………. vi
ABSTRACT……………………………………………………………………... vii
TABLA DE CONTENIDO……………………………………………………… viii
LISTA DE FIGURAS…………………………………………………………… xiii
LISTA DE CUADROS………………………………………………………….. xvi
CAPITULO 1…………………………………………………………………………….... 1
INTRODUCCIÓN …………………………………………………………………………… 1
1.1 ANTECEDENTES…………………………………………………………………… 3
1.2 OBJETIVOS………………………………………………………………………….. 4
1.3 ALCANCES…………………………………………………………………….......... 5
1.4 MARCO DE REFERENCIA………………………………………………………. 7
1.4.1 CNEL S.A. REGIONAL EL ORO ………………………………………………… 7
1.4.2 AREA DE CONCESION DE CNEL S.A. EL ORO……………………………. 8
ix
1.4.3. CARACTERISTICAS GENERALES DEL SISTEMA DEDISTRIBUCION… 11
1.4.4 ALCANCE DE LOS ESTUDIOS DE DEMANDA……………………………. 12
1.4.5. INFORMACION QUE SE UTILIZA…………………………………………….. 12
1.4.6 ESTUDIOS DEL CRECIMIENTO DE LA DEMANDA……………………….. 14
1.4.6.1 ANÁLISIS DE LA DEMANDA MÁXIMA……………………………………… 14
CAPITULO 2…………………………………………………………………………… 17
MARCO TEÓRICO………………………………………………………………………. 17
2.1 LA DEMANDA DE ENERGIA ELÉCTRICA …………………………………….. 17
2.2 LA DEMANDA MÁXIMA…………………………………………………………… 19
2.3 LA CARGA CONECTADA………………………………………………………… 21
2.4 FACTOR DE CARGA (0.9)………………………………………………………... 22
2.5 FACTOR DE DEMANDA…………………………………………………………. 26
2.6 FACTOR DE COINCIDENCIA…………………………………………………… 28
2.7 LA CARGA PICO………………………………………………………………….. 29
2.8 LA PREDICCIÓN DE LA DEMANDA………………………………………….. 30
2.9 FACTORES INFLUYENTES EN LA PREDICCIÓN DELA DEMANDA…… 31
2.10 MODELOS DE PREDICCIÓN DE LA DEMANDA…………………………… 32
2.10.1 A CORTO PLAZO……………………………………………………………… 32
2.10.2 A MEDIANO PLAZO…………………………………………………………. 33
2.10.3 A LARGO PLAZO……………………………………………………………. 34
2.11 DEMANDA DE ELETRICIDAD POR MICRO-ÁREAS……………………… 35
2.12 DEFINICION DE TECNICAS……………………………………………………… 37
x
2.13 CRECIMIENTO DE LA DEMANDA DE UNA MICRO-ÁREA…………………. 38
2.14 USO DE SUELOS…………………………………………………………………. 40
2.15 LOS SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA (SIG)…………………… 42
2.15.1 DEFINICION……………………………………………………………………... 42
2.15.2 VETAJAS Y DESVENTAJAS DE UN SIG…………………………………… 43
2.15.3 FUENTES DE DATOS………………………………………………………… 44
2.15.3.1 MAPAS ANALÓGICOS……………………………………………………….. 44
2.15.3.2 FOTOGRAFÍAS AÉREAS……………………………………………………. 44
2.15.3.3 IMÁGENES SATELITALES…………………………………………………… 45
2.15.3.4 RELEVAMIENTO TERRESTRE CON GPS………………………………… 45
2.15.3.5 INFORMES Y PUBLICACIONES……………………………………………. 45
2.16 LOS SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA– CNEL S.A.EL ORO…. 46
2.16.1 TECNOLOGÍAS (SIG) – ARCGIS 9.3.1………………………………………. 46
2.16.2 ARCEDITOR…………………………………………………………………….. 47
2.16.3 UN SIG INTEGRADO…………………………………………………………… 48
2.16.4 LA TECNOLOGIA ARCFM…………………………………………………….. 50
2.16.5 ORGANIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN……………………………………. 52
2.16.6 SIMBOLOGÍA UTILIZADA……………………………………………………… 54
2.16.7 BASE DE DATOS GEOGRAFICA…………………………………………….. 55
2.16.8 ESQUEMA DE LA BASE DE DATOS………………………………………… 58
2.16.9 COMPOSICION DE LA BASE DE DATOS GEOGRÁFICA
DE CNEL EL ORO… ……………………………………………………… 60
xi
2.17 CARTOGRAFIA EN EL SIG………………………………………………… . 61
2.17.1 ASPECTOS TÉCNICOS……………………………………………………….. 62
2.17.2 SISTEMA DE COORDENADAS………………………………………………. 62
2.17.3 ESCALAS………………………………………………………………………… 62
2.17.4 RECOLECCION DE DATOS DE CAMPO……………………………………. 63
CAPITULO 3………………………………………………………………………….. 65
METODOLOGIA…………………………………………………………………………. 65
3.1 INTRODUCCIÓN……………………………………………………………………. 65
3.2 OBJETIVOS GENERALES………………………………………………………… 66
3.3 AREA DE ESTUDIO………………………………………………………………… 66
3.4 CAPACIDAD INSTALADA Y DEMANDA DE CARGA………………………….. 69
3.5 ALIMENTADOR PRIMARIO “EL CONDADO”…………………………………… 71
3.6 ÁMBITO SOCIAL Y ECONÓMICO DEL SECTOR………………………………. 72
3.7 USO DE SUELOS…………………………………………………………………… 74
3.8 BASE DE DATOS A UTILIZAR……………………………………………………. 76
3.9 ELABORACIÓN DE LAS MICRO-AREAS……………………………………….. 77
3.10 TABLAS DE ATRIBUTOS DE FEATURES……………………………………. 78
3.11 MODIFICACIÓN DEL FEATURE PUNTO DE CARGA……………………….. 79
3.12 INGRESO DE DATOS (OBJETID) MICRO-ÁREA…………………………….. 80
3.13 TABLA DE ATRIBUTOS CONSUMIDOR…………………………………….. 81
xii
3.14 TABLA DE CONEXIÓN CONSUMIDOR……………………………………….. 82
3.15 JOIN ENTRE TABLAS - PUNTOS DE CARGA Y MICRO-AREAS……….. 82
3.16 JOIN ENTRE TABLAS CONEXIÓN CONSUMIDOR Y JOIN(PUNTO DE
CARGA Y MICRO-ÁREA)………………………………………………………… 83
3.17 JOIN ENTRE TABLAS CONEXIÓN CONSUMIDOR YATRIBUTOS
CONSUMIDOR……………………………………………………………………... 84
CAPITULO 4……………………………………………………………………………. 87
4.1 RESULTADOS……………………………………………………………………….. 87
4.2 DETERMINACIÓN DE LA DEMANDA DE ENERGIA EN UNAMICRO-AREA.. 87
4.3 DETERMINACIÓN DE LA DEMANDA DE ENERGÍA EN ELALIMENTADOR
EL CONDADO……………………………………………………………………… 90
4.4 ANÁLISIS DE LA DEMANDA FUTURA………………………………………….. 91
4.5 ANALISIS EN ELCOMPORTAMIENTO SOCIO ECONÓMICO………………... 93
4.6 DISCUSIÓN…………………………………………………………………………. 96
4.6.1 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS……………………………………………… 96
CAPITULO 5………………………………………………………………………… 100
5.1 CONCLUSIONES………………………………………………………………. 100
5.2 EVALUACIÓN…………………………………………….……………………… 101
5.3 RECOMENDACIONES…………………………………………………………… 103
BIBLIOGRAFIA…………………………………………………………………………. 104
xiii
LISTA DE FIGURAS
No. CONTENIDO PÁG.
Fig. 1.1 Diagrama de flujo del presente tema de investigación…………………… 5
Fig. 1.1 Área de concesión de CNEL S.A. Regional El Oro……………………….... 9
Fig. 1.2 Porcentaje de abonados por tipo de servicio…………………………………. 9
Fig. 1.3 Porcentaje de consumo por tipo de servicio………………………………… 10
Fig. 1.4 Porcentaje de importe por tipo de servicio………………………………… 10
Fig. 1.5 Organización y flujo de la información para análisis de la demanda…… 13
Fig. 2.1 Carga conectada desde el origen al usuario final………………………… 22
Fig. 2.2. Características y parámetros de la demanda………………………………. 25
Fig. 2.3 Curva de carga definida por sus parámetros……………………………….. 25
Fig. 2.4 Un SIG integrado con los demás Sistemas Informáticos………………….. 50
Fig. 2.5 Red de baja tensión hasta el usuario final, utilizando la herramienta
“ArcFm 9.3” para ArcGis……………………………………………………… 52
Fig. 2.6 Simbología utilizada en ArcGis……………………………………………… 54
Fig. 2.7 Estructura del modelo Entidad-Relación de redes Eléctricas……………. 59
Fig. 2.8 Elementos de Cartografía……………………………………………………. 60
Fig. 2.9 Elementos Eléctricos………………………………………………………….. 60
xiv
Fig. 2.10 Cartografía disponible en CNEL El Oro (ArcGis)…………………………. 61
Fig. 2.11 Dispositivo móvil (GPS) para colección de datos…………………………. 64
Fig. 2.12 Formulario de levantamiento de redes eléctricas……………….………... 64
Fig. 3.1 Área de Influencia del servicio eléctrico de la Subestación Machala…….. 67
Fig. 3.2 Superficie de servicio eléctrico de la Subestación Machala……………….. 68
Fig. 3.3 Diagrama unifilar de la Subestación Machala y Subestaciones anexas… 69
Fig.3.4 Cobertura del Alimentador El Condado……………………………………. 71
Fig. 3.5 Niveles socioeconómicos del sector……………………………………….. 72
Fig. 3.6 Usos de suelos en el área de influencia del alimentador “El Condado”.. 75
Fig. 3.7 Copia de la Base de Datos Geográfico de CNEL El Oro…………………. 76
Fig. 3.8 Micro-áreas sobre el área de influencia del Alimentador “El Condado”…. 77
Fig. 3.9 Tablas de atributos, campos y datos ingresados…………………………… 78
Fig. 3.10 Atributos de Punto de Carga (Campo: Micro-área)……………………….. 79
Fig. 3.11 Proceso de datos usando la calculadora……………………………………. 80
Fig. 3.12 Atributos Consumidor……………………………………………………….. 81
Fig. 3.13 Atributos conexión consumidor……………………………………………… 82
Fig. 3.14 Join entre tablas, Punto de Carga y Micro-área (Muchos a uno)………… 83
Fig. 3.15 join entre tablas, conexión consumidor y Punto de carga………………. 84
Fig. 3.16 Ilustración de los Join espacial……………………………………………… 85
Fig.3.17 Join entre tablas, conexión consumidor y atributos consumidor…………. 86
Fig. 3.18 Tabla relacionada entre la micro-área y Último consumo del mes……… 86
Fig. 4.1 Selección de puntos de carga en la celda 442…………………………… 88
Fig. 4.2 Resultado estadístico de la celda 442……………………………………… 89
xv
Fig. 4.3 Estadística de la demanda total (KWH) de usuarios del Alimentador
El Condado…………………………………………………………………….. 91
Fig. 4.4 Posible crecimiento demográfico de la celda 442………………………… 92
Fig. 4.5 Comportamiento en el crecimiento socioeconómico………………………. 94
Fig. 4.6 Micro-áreas en la cobertura del alimentador “El Condado”………………. 97
Fig. 4.7 Celdas que incluyen valores de demanda de energía eléctrica………….. 98
Fig. 4.8 Imagen satelital de una parte del área de estudio………………………….. 99
xvi
LISTA DE CUADROS
No. CONTENIDO PÁG.
Tabla 1.1 Proyección de la demanda para 20 años de la S/E Machala………… 15
Tabla 2.1 Cargas de servicios habitacionales…………………………………….. 27
Tabla 2.2 Cargas de servicios habitacionales…………………………………….. 27
Tabla 2.3 Equipos de fuerza…………………………………………………………. 27
Tabla 2.4 Cargas comerciales……………………………………………………….. 28
Tabla 2.5 Ventajas y desventajas de un SIG……………………………………….. 43
Tabla 2.6 Contenido de información en la Geodatabase CNEL…………………… 53
Tabla. 3.1 Capacidad y demanda de la Subestación Machala (Datos 2010)……. 70
Tabla 3.2 Demanda de energía por Nivel Socioeconómico………………………… 73
Tabla. 4.1 Incremento en la demanda a 4 años por crecimiento demográfico…… 93
Tabla. 4.2 Promedio general de los promedios individuales de cada
celda por clases……………………………………………………………… 95
Tabla 5.1 Evaluación del desarrollo de la Tesis ………………………………………102
CAPITULO 1
INTRODUCCIÓN
Los modelos de predicción de carga basada en el uso de la tierra basados en
los Sistemas de Información Geográfico, evitan el uso de herramientas de
tendencia histórica, de tal manera que el pre-editor usa los tipos y densidad de
uso de la tierra esperada en cada área y entonces traslada la demanda
eléctrica a estas proyecciones de tierra.
Estos métodos utilizan como paso previo la predicción del uso de la tierra, esto
es, densidad de población futura en áreas residenciales, comerciales e
industriales.
Para ello, esta densidad es representada usualmente en planos de uso de la
tierra, divididos en pequeñas áreas. Planificar un Sistema de Distribución
representa un reto relevante para una institución de servicio eléctrico.
Configurar el sistema es de vital importancia para un estudio que profundiza la
ciencia de la planificación y así obtener un excelente resultado
El detalle de la predicción de distribución de la demanda es de alto nivel,
incluye tanto la magnitud como la ubicación espacial de las cargas en el
futuro. En este punto los métodos tradicionales son incapaces de predecir
2
demandas en áreas desocupadas, además de tener poca precisión en la
planificación de Distribución.
Estas necesidades, han obligado a las empresas eléctricas durante las últimas
décadas a desarrollar diversos métodos de predicción. Aunque el método que
utilizaremos tiene mayor precisión que sus predecesores, requiere una gran
cantidad de esfuerzo y recurso, a consecuencia de la dificultad de obtener
datos que sean confiables. De la experiencia y del desarrollo histórico de la
ciudad, como de otros elementos de carácter urbano (polos de desarrollo,
factores de proximidad y entorno, funciones de preferencia), depende
determinar la ubicación futura de todos los tipos de consumidores, La ventaja
del empleo de un modelo urbano en la predicción.
La utilización de datos y herramientas SIG, dan solvencia y flexibilidad al
realizar un estudio con diferentes escenarios que prevea la construcción de
nuevas subestaciones o el mayor aprovechamiento de las existentes, en el
momento adecuado. Por esta razón la CNEL REGIONAL EL ORO, llevó a
cabo un extenso análisis del sistema de distribución de la ciudad de Machala,
para definir las necesidades a nivel de subestaciones en los diez (10) años
siguientes a 2010 (año base), y optimizar lo máximo posible. la planificación
de su red de distribución
3
1.1 ANTECEDENTES
En los últimos años se han ejecutado por parte de varias de las Distribuidoras
Eléctricas del Ecuador, estudios de planificación cuyo objetivo es establecer
en base, a una proyección de la demanda, la evolución de los sistemas de
sub-transmisión y distribución, para luego establecer un programa de obras
que aseguren que las condiciones de servicio y de operación, sean adecuadas
bajo el marco de referencia propuesto.
Las cargas se proyectan en base, a las diversas metodologías que por lo
general, tienden a justificar los índices de crecimiento considerado: la
disponibilidad de información estadística, proyecciones establecidas por otras
entidades sobre parámetros que puedan correlacionarse con el crecimiento de
la demanda del sector eléctrico, planes de electrificación rural y planes de
desarrollo y ordenamiento para las áreas urbanas de importancia.
Una vez obtenidos los resultados del estudio, se inicia una nueva etapa, que
por lo general es sobre la que recae la responsabilidad de verificar los
resultados del estudio de planificación estableciendo un seguimiento de lo
programado a lo largo del período previsto. Esta etapa se le puede denominar
como: Actualización o Control de la Planificación.
4
Siendo la Proyección de la Demanda el fundamento del estudio de
planificación deberá, consecuentemente, asignarse el mismo grado de
importancia en la etapa de control.
1.2 OBJETIVOS
El presente trabajo pretende demostrar la efectividad de los Sistemas de
Información Geográfico, aplicados a los estudios y análisis de la demanda del
servicio eléctrico. De cierta manera, el crecimiento poblacional y económico de
la ciudad de Machala, son un factor determinante para este proyecto.
Muy aparte del tema de micro-áreas, el objetivo fundamental es la aplicación y
desarrollo en la investigación de mapas de usos de suelos, áreas de
influencias del alimentador de distribución de electricidad, estudios de mapas
socioeconómicos de la zona a tratar y la utilización de imágenes satelitales del
sector en cuestión.
Utilizando las tecnologías de ArcGis, la cual provee una potente estructura de
base de datos espacial del sistema eléctrico, la cual analizaremos en este
tema.
5
Fig. 1.1 Diagrama de flujo del presente tema de investigación
1.3 ALCANCES.
La predicción del consumo de electricidad y su distribución debe proyectar la
magnitud y ubicación de las cargas, logrando una mejor estimación de
demanda, aprovechando la tecnología SIG existente en la Corporación.
6
En este apartado presentamos una discusión sobre la carga eléctrica, su
crecimiento, y los métodos de predicción de la demanda. Las dos primeras
secciones consideran lo primero, explicando los conceptos básicos que rigen
sobre esta materia.
En general las metodologías que se utilizan para la proyección de la demanda,
que tienen como meta el análisis de sistemas de distribución, parten como
premisa de disponer de la información suficiente para cumplir los siguientes
propósitos:
Establecer una condición inicial, es decir, asignar las cargas actuales para
superficies en las cuales se ha subdividido el área que se estudia. El tamaño
de las subdivisiones depende de las densidades de carga encontradas y del
grado de detalle que se pretende alcanzar en el estudio.
Establecer el crecimiento relativo de cada una de las subdivisiones
planteadas, en la condición inicial a lo largo de un período de tiempo que
oscila entre los 10 a 15 años. Estas metodologías desarrolladas en este
sentido se denominan por lo general proyecciones por micro-áreas, puesto
que el objetivo final es encontrar la evolución de la carga para pequeñas
áreas.
7
1.4 MARCO DE REFERENCIA.
1.4.1 CNEL S.A. REGIONAL EL ORO
La radical transformación que tiene la actividad del sector eléctrico ecuatoriano
ha generado un clima de reflexión acerca del nuevo papel que les toca
desarrollar a las empresas distribuidoras, y su evolución hacia un nuevo
modelo de negocio que contribuya a proporcionar un suministro de calidad al
menor coste posible; es decir que optimice la eficiencia en la gestión de la
Distribución, que equilibre la solvencia técnica y la eficiencia económica de las
operaciones.
CNEL S.A. Regional El Oro, como empresa generadora del desarrollo
provincial, tiene como función primordial el de satisfacer los requerimientos de
su mercado, los mismos que están directamente relacionados en función con
la demanda de potencia y energía, las cuales y de acuerdo a la nueva Ley de
Régimen del Sector Eléctrico deberán ser entregados en óptimas condiciones
de calidad, continuidad y en la oportunidad deseada.
Por parte de la CNEL S.A. Regional El Oro, se ha iniciado la modernización en
los aspectos técnicos, Geográficos, administrativos, económicos, financieros,
de formación, entre otros, para así coadyuvar al cambio de mentalidad de la
sociedad que lleve por rumbos mejores a la región y al país en general.
8
1.4.2 AREA DE CONCESION DE CNEL S.A. EL ORO
En el área geográfica de concesión para Distribución de Energía Eléctrica de
CNEL S.A. Regional El Oro, en la actualidad tiene una extensión de 6745 Km2
y la constituyen los catorce cantones de la Provincia de El Oro, incluyendo el
territorio insular de Jambelí.
Los cantones Pucará y Ponce Enríquez de la Provincia de El Azuay, y algunas
localidades de los cantones Balao y Parroquia Tenguel de la provincia de El
Guayas.
Los accidentes geográficos de la provincia lo componen territorios costaneros,
manglares, sabanas, y región montañosa hasta los 4000 m de altura
aproximadamente.
La economía de esta provincia está constituida por la producción bananera,
cacao, café, caña de azúcar, camarones, oro y gas en el golfo de Jambelí.
Este gas es aprovechado para la generación de electricidad por intermedio de
Machala Powerd Geográficamente, esta área de concesión se enmarca entre
las siguientes coordenadas:
Longitud Oeste 79°22’ y 80°26’
Latitud Sur 02°38’ y 03°52’
9
Fig. 1.1 Área de concesión de CNEL S.A. Regional El Oro
Actualmente cuenta con 221274 abonados a Agosto del 2011, de los cuales
un alto porcentaje 87.98% corresponde al sector residencial, los mismos que
sumados al 9,48% del sector comercial y 0,94% del industrial, alcanzan un
total del 98,54%, restando un 1.6 % correspondiente al sector oficial y
Alumbrado Público.
Fig. 1.2 Porcentaje de abonados por tipo de servicio
PORCENTAJE DE ABONADOSPOR TIPO DE SERVICIO
87.98%
9.48%
0.94%
1.60%
RESIDENCIAL
COMERCIAL
OFICIAL Y A.P.
INDUSTRIAL
10
Sin embargo, la energía entregada a estos sectores no guarda la misma
relación anterior, ya que el consumo en KWH se distribuye en el 52,59 % para
el sector residencial, 15,97% para el sector industrial, para el comercial un
16,77%, alumbrado público un 9,14 % y para el sector oficial el 5,53%.
Fig. 1.3 Porcentaje de consumo por tipo de servicio
Paralelamente el Importe en dólares está compuesto por el 57,11% para el
sector residencial, un 15,54% del industrial, el 14,58% del sector comercial, el
15,07% corresponde a alumbrado público, restando el 7,69% para el sector
oficial.
Fig. 1.4 Porcentaje de importe por tipo de servicio
PORCENTAJE DE CONSUMO KW H POR TIPO DE SERVICIO
52.59%
16.77%5.53%
9.14%
15.97%RESIDENCIAL
COMERCIAL
OFICIAL
INDUSTRIAL
A.PUBLICO
11
1.4.3. CARACTERISTICAS GENERALES DEL SISTEMA DE
DISTRIBUCION.
El Sistema de Distribución en la actualidad tiene una cobertura de
electrificación del 97.7 % en las áreas urbanas y un 96.8 % en las zonas
rurales.
Está constituido en su totalidad por redes aéreas compuestas por conductor
de aluminio y estructuras de hormigón armado en un alto porcentaje. El calibre
de conductor utilizado varía desde el N° 4 AWG hast a el N° 266 AWG, siendo
en su gran mayoría del tipo ACSR.
El Sistema de Distribución comprende: Los circuitos primarios, los cuales son
alimentados desde las subestaciones de Distribución a un nivel de 13.8 KV. y
son radiales en su totalidad; los circuitos secundarios, los mismos que se
inician en los transformadores de Distribución a un nivel de tensión de 240/120
V. monofásica.
A estos elementos de la red hay que adicionarles las luminarias, las
acometidas y los medidores; que en su conjunto, sirven para entregar el
servicio de energía eléctrica a los usuarios ubicados en el área de concesión
de CNEL S.A. Regional El Oro.
12
1.4.4 ALCANCE DE LOS ESTUDIOS DE DEMANDA
Determinar los índices de crecimiento, rural y urbano de las Obras de
Distribución en la provincia de El Oro y lugares de concesión en donde CNEL
S.A. Regional El Oro distribuye la energía eléctrica; los cuales se relacionan
con el crecimiento de la demanda y, concomitante a ello determinar los costos
de inversión necesarios para implementar el plan de obras en el Sistema de
Distribución.
1.4.5. INFORMACION QUE SE UTILIZA
Para establecer Planes de Obras de Distribución se toma como referencia la
información proporcionada por la Superintendencia de Distribución,
Superintendencia de Ing. y Construcciones, Presupuesto y departamento de
Planificación. La Superintendencia de Distribución proporciona datos acerca
del mejoramiento del sistema (Cambio de herrajes, conductores, postes,
transformadores, luminarias y pequeñas ampliaciones). La Superintendencia
de Ing. y Construcciones colabora con la entrega de datos acerca de
construcción de nuevas obras y ampliación de alimentadores primarios a
13.8/7.96 KV. (Trifásicos, bifásicos y monofásicos); redes de distribución (120
– 240 V) y alumbrado público. El crecimiento de la demanda por
subestaciones es proporcionado por la Dirección de Planificación. Esta a su
vez se compone de las Superintendencias de estudios Técnicos y Estudios
13
Económicos, la cual forman una nueva unidad de trabajo denominada “Unidad
SIG” que en futuro pasará a depender directamente de la Gerencia. La Unidad
SIG, se encarga de realizar los inventarios de las redes de distribución hasta
el usuario final, procesa esta información en Bases de datos geográficas y
relaciona la información delos usuarios con bases de datos comercial, donde
se guarda toda la información de los mismos..
Fig. 1.5 Organización y flujo de la información para análisis de la demanda
14
1.4.6 ESTUDIOS DEL CRECIMIENTO DE LA DEMANDA
1.4.6.1 ANÁLISIS DE LA DEMANDA MÁXIMA
Para el manejo de la demanda y con el fin de que ésta refleje de la mejor
manera el volumen de obras necesarias que satisfagan los requerimientos
futuros, se definieron dos conceptos: Crecimiento vertical de la demanda y
Crecimiento horizontal de la demanda, las cuales luego de sumadas resulta la
Demanda Máxima Total.
• Demanda Vertical.- Carga existente que aumenta de valor debido a una
mayor utilización de la energía y que está relacionada directamente con el
aumento del confort. Se añade a esta situación el crecimiento vertical de la
población; es decir al mejor uso del suelo para vivienda.
• Demanda Horizontal.- Carga nueva incorporada al Sistema debido a la
ampliación de la cobertura del servicio y a la integración de nuevas unidades
de negocio.
• Demanda Total.- Se la define como la suma de las demandas vertical y
horizontal.
Para la determinación de las demandas vertical y horizontal se hizo una amplia
investigación de la información disponible de obras construidas a fin de
establecer índices que relacionen el crecimiento de la demanda vertical y
15
horizontal, índices que servirán luego para cuantificar el volumen de obras que
se requieren a lo largo del período de estudio. Por falta de datos más precisos
solamente se recaba los datos por cantón y no por alimentador. La cantidad
total por año nos da el incremento de la demanda, es decir, el porcentaje de
crecimiento del área de concesión de la empresa. Todas las proyecciones de
este estudio fueron realizadas con la fórmula de la Tendencia del programa
Microsoft Excel. Análisis S/E Machala.
Tabla 1.1 Proyección de la demanda para 20 años de la S/E Machala
Esta fórmula devuelve valores que resultan de una tendencia lineal. Ajusta una
recta (calculada con el método de los mínimos cuadrados) a los valores de las
matrices definidas por los datos conocidos y da como resultado a lo largo de
esa recta, los valores correspondientes a los datos que se desean conocer.
La división en demanda vertical y horizontal se justifica en el hecho de que es
necesario conocer cómo crece el sistema, y de esta manera precisar cuál debe
ser el equipamiento de las redes de media y baja tensión.
17
CAPITULO 2
MARCO TEÓRICO
2.1 LA DEMANDA DE ENERGIA ELÉCTRICA
La demanda de una instalación o sistema de distribución es la carga en las
terminales receptoras tomadas en un valor medio en determinado intervalo,
con esta definición se entiende por carga la que se mide en términos de
potencia (aparente, activa, reactiva o compleja) o de intensidad de corriente.
La carga puede ser instantánea, como cargas de soldadoras o corrientes de
arranque de motores. Sin embargo los aparatos pueden tener una constante
térmica en un tiempo determinado, de tal manera que los intervalos de
demanda pueden ser de 15, 30, 60 o más minutos, dependiendo del equipo de
que se trate, se puede afirmar entonces que al definir una demanda es
requisito indispensable indicar el intervalo de demanda ya que sin esto el valor
que se establezca no tendrá ningún sentido práctico.
Por ejemplo, si se requiere establecer el valor de demanda en amperes para la
selección o ajuste de fusibles o interruptores se deben utilizar valores
instantáneos de corriente de demanda, sin embargo, esta situación no se
18
presenta en la mayoría de los equipos eléctricos, ya que su diseño en cuanto
a capacidad de carga se basa en la elevación de temperatura que pueden
alcanzar dentro de los márgenes de seguridad, y este cambio de temperatura
no es instantáneo ni depende simplemente de la carga que se aplique sino
también del tiempo.
Como ejemplos de lo anterior se pueden mencionar los cables y
transformadores, que tienen una constante de tiempo térmico digno de tenerse
en cuenta y por lo tanto poseen una capacidad de almacenamiento térmico y
de sobrecarga considerable, por lo que las cargas varían entre picos
comparativamente agudos y valles profundos.
Si la carga consiste principalmente de un motor de inducción el valor
instantáneo de la corriente de arranque será cinco veces la corriente normal
de plena carga y probablemente muchas veces mayor que la corriente que por
lo regular tome el transformador que lo alimente: sin embargo, se sabe que
durará un intervalo muy pequeño, usualmente menor que un segundo.
Dado que la capacidad de carga de un transformador se basa en la elevación
de temperatura con carga continua, y esta última está determinada por
energía calorífica que se puede medir en watt-hora o kilowatt-hora, los valores
altos de corriente de corta duración no producirán elevaciones de temperatura
considerables y consecuentemente será antieconómico determinar la
19
capacidad del transformador que se requiere debido a estas altas corrientes
de corta duración.
Como ya se mencionó los intervalos en los que usualmente se mide la
demanda son de 15, 30 o 60 minutos, siendo los intervalos de 15 o 30 minutos
los que se aplican por lo general para la facturación o determinación de
capacidad de equipo.
La demanda promedio en cualquier período es igual al número de kilowatt-
hora consumidos, divididos entre el número de horas en el período
considerado.
2.2 LA DEMANDA MÁXIMA.
Las cargas eléctricas por lo general se miden en amperes, kilowatts o kilovolt-
amperes; para que un sistema de distribución o parte de éste se planee
eficientemente se debe conocer la "Demanda Máxima" del mismo.
Como ya se ha mencionado, en general las cargas eléctricas rara vez son
constantes durante un tiempo apreciable, o sea que fluctúan de manera
continua, en una curva de carga de 24 horas de un transformador de
distribución, la carga varía entre un máximo a las 19:30 horas y un mínimo a
las 3:30 horas, aunque los valores cambien, este tipo de curva se repetirá
20
constantemente, así se presentarán variaciones similares de máximo y mínimo
en todas las partes del sistema de distribución, el valor más elevado se
denomina pico o demanda máxima. El valor de la demanda anual es el más
utilizado para la planeación de la expansión del sistema de distribución, el
término de demanda a menudo se usa en el sentido de máxima demanda para
el período de se especifique, por supuesto es necesaria la determinación
exacta de la máxima demanda de una carga individual cuando en la
facturación del cliente se incluye el valor que tome la demanda máxima.
El conocimiento de la demanda máxima de un grupo de cargas y su efecto en
el sistema de distribución es también de gran importancia, dado que la
demanda máxima del grupo determinará la capacidad que requiera el mismo
sistema, de igual modo, la demanda máxima combinada de un grupo pequeño
de consumidores determinará la capacidad del transformador que se requiere;
así las cargas que alimenta un grupo de transformadores dan por resultado
una demanda máxima, la cual determina el calibre del conductor y la
capacidad del interruptor o del regulador que formen parte de un alimentador
primario.
La máxima demanda combinada de un grupo de alimentadores primarios
determinará la capacidad de la subestación hasta llegar a determinar en forma
consecuente la capacidad de generación necesaria para todo el sistema
eléctrico de potencia.
21
Como se puede observar, en todos los casos la determinación de la demanda
máxima es de vital importancia, y si no se pueden obtener medidas precisas
de la demanda es necesario estimar su valor de la mejor manera posible para
utilizar estos datos correctamente en el proceso de la planeación del sistema
de distribución.
2.3 LA CARGA CONECTADA.
La "Carga Conectada", es la suma de los valores nominales de todas las
cargas del consumidor que tienen posibilidad de estar en servicio al mismo
tiempo para producir una demanda máxima.
La carga conectada se puede referir tanto a una parte como al total del
sistema de distribución y se puede expresar en watts, kilowatts, amperes,
caballos de potencia, kilovolt-amperes, etc., dependiendo de las necesidades
o requerimientos para su estudio.
La carga conectada representa la demanda de carga máxima posible. Si por
ejemplo un consumidor tiene una carga conectada trabajando
simultáneamente, la cual consiste en:
20 Luminárias100 watts.
30 Luminárias 250 watts.
22
1 motor 80 Cp
Carga total: 69.2 KW expresada en KVA, la carga conectada en KW se deberá
convertir dividiendo su valor entre el factor de potencia del sistema, siendo el
factor de potencia de 0.9, se tiene:
carga conectada = 69.2 kW = 76.88 KVA
Fig.2.1 Carga conectada desde el origen al usuario final
2.4 FACTOR DE CARGA (0.9)
Es la relación entre la demanda promedio en un intervalo dado y la demanda
máxima que se observa en el mismo intervalo; basándose en lo anterior se
puede expresar el concepto en forma matemática:
23
Fc = Dm = Dm x Dd = energía absorbida en el intervalo Dd
DmsDm x DdDm x Dd
El pico de carga puede ser el máximo instantáneo o el máximo promedio en
un intervalo (demanda máxima), en esta definición el pico de carga por lo
regular se entiende como la mayor de todas las cargas promedio en un
intervalo específico.
El promedio y las cargas máximas instantáneas se deben expresar en las
mismas unidades para que el factor de carga sea adimensional, la definición
del factor de carga debe ser específica en el establecimiento del intervalo de la
demanda así como el período en que la demanda máxima y la carga promedio
se apliquen.
Para una carga dada, excepto una en que el ciclo de carga este compuesto de
ciclos idénticos, un período mayor dará un factor de carga más pequeño, dado
que el consumo de energía se distribuye en un tiempo mayor, el factor de
carga anual influido por las estaciones del año será considerablemente menor
que el de un factor de carga diario o semanal, asimismo, el factor de carga
semanal será menor que un factor de carga diario.
Por lo tanto, es importante observar que cuando se quieran comparar diversos
factores de carga característicos esto se debe o puede hacer siempre y
24
cuando los intervalos sean idénticos. Una carga constante durante un período
tendrá un factor de carga de 1.0 debido a que la carga promedio y el pico de
carga son iguales, por lo general el factor de carga es mucho menor.
El factor de carga indica básicamente el grado en que el pico de carga se
sostiene durante un período. Ciclos de carga de varias formas y diferentes
picos de carga pueden tener factores de carga iguales, siendo el único
requisito cuando la relación de los respectivos promedios a los picos de carga
sean iguales.
En cuanto a los problemas concernientes de los sistemas de distribución, el
factor de carga por sí solo no es usualmente tan importante como la curva de
carga de la cual se deriva, la curva muestra las fluctuaciones de la carga de
hora a hora o de día a día a través del período que se considere.
El factor de carga es un índice de la eficiencia del sistema o parte del sistema
de distribución, siendo el 100% de factor de carga o el pico de carga constante
de las 24 horas por día el máximo posible.
25
.
Fig. 2.2. Características y parámetros de la demanda
Fig. 2.3 Curva de carga definida por sus parámetros
26
2.5 FACTOR DE DEMANDA
El factor de demanda en un intervalo (d) de un sistema de distribución o de
una carga, es la relación entre su demanda máxima en el intervalo
considerado y la carga total instalada. Obviamente el factor de demanda es un
número adimensional; por tanto la demanda máxima y la carga instalada se
deberán considerar en las mismas unidades, el factor de demanda
generalmente es menor que 1 y será unitario cuando durante el intervalo (d)de
todas las cargas instaladas absorban sus potencias nominales.
Por lo tanto, el factor de demanda se expresa:
Fd = D ms* P ins
Donde:
Fd = Factor de demanda del sistema de distribución.
D ms = Demanda máxima del sistema de distribución
en un intervalo ( d ).
P ins = Carga total instalada en el sistema de distribución.
A continuación se enlistan los factores de demanda reales de servicios
industriales, comerciales y residenciales más comunes que se deben utilizar
para el diseño de sistemas de distribución.
27
Tabla 2.1 Cargas de servicios habitacionales
CARGAS DE SERVICIOS HABITACIONALES: TIPOS DE SERVICIOS FACTOR DE DEMANDA. PORCENTAJE * Asilos y casas de salud. 45% * Asociaciones civiles. 40% * Casas de huéspedes. 45% * Servicio de edificio residencial. 40% * Estacionamiento o pensiones. 40% * Hospicios y casas de cuna. 40% * Iglesias y templos. 45% * Servicio residencial sin aire acondicionado 40% * Servicio residencial con aire acondicionado 55%
Tabla 2.2 Cargas de servicios habitacionales
TIPOS DE SERVICIOS FACTOR DE DEMANDA. * Panaderías. 40% * Peluquerías, salas de belleza. 40% * Restaurantes. 60% * Teatros y cines. 50% * Zapaterías. 60%
Tabla 2.3 Equipos de fuerza
EQUIPOS DE FUERZA: TIPOS DE SERVICIOS FACTOR DE DEMANDA. * Hornos de acero de inducción. 100% * Soldadoras de arco y resistencia. 60% * Motores para: bombas, compresores ,elevadores , máquinas, herramientas, ventiladores. 60% * Motores para: operaciones semi continuas en fábricas y plantas de proceso. 70% * Motores para: operaciones continuas tales como fábricas textiles. 80%
28
Tabla 2.4 Cargas comerciales
CARGAS COMERCIALES: TIPOS DE SERVICIOS FACTOR DE DEMANDA. PORCENTAJE * Tiendas y abarrotes. 65% * Agencias de publicidad. 40% * Alfombras y tapetes. 65% * Almacenes de ropa y bonetería 65% * Artículos fotográficos. 55% * Bancos. 50% * Baños públicos. 50% * Boticas, farmacias y droguerías. 50% * Cafeterías. 55% * Camiserías. 65% * Centros comerciales, tiendas de descuento. 65% * Colegios. 40% * Dependencias de gobierno. 50% * Embajadas, consulados. 40% * Gasolineras. 45% * Imprentas. 50% * Jugueterías. 55% * Papelerías. 50% * Mercados y bodegas. 50% * Molinos de nixtamal. 70%
2.6 FACTOR DE COINCIDENCIA
El factor de coincidencia nunca es mayor que la unidad. El factor de
coincidencia puede considerarse como el porcentaje promedio de la demanda
máxima individual de un grupo que es coincidente en el momento de la
demanda máxima del grupo.
29
El factor de coincidencia se afecta por el número de cargas individuales, el
factor de carga, las costumbres de vida de la zona, etc. El factor de
coincidencia decrece rápidamente en un principio y con más lentitud a medida
que el número de consumidores se incrementa.
La diversidad entre las cargas individuales o grupos separados tiende a
incrementarse si las características de la carga difieren, de tal manera que si
un grupo de cargas individuales tienen normalmente su demanda máxima por
la tarde (como las cargas residenciales) y se combina con un grupo formado
por cargas individuales que normalmente tienen sus demandas máximas en la
mañana (como en pequeñas o medianas industrias), el factor de diversidad
será mayor que si todas las cargas tuvieran su máxima demanda en la tarde o
todos sus máximos en las mañanas.
2.7 LA CARGA PICO
Un aspecto importante de la carga eléctrica es que los consumidores no
demandan de manera simultánea su máxima necesidad de energía; en un
instante sólo una fracción del total de los artefactos y equipos conectados a la
red, están demandando energía.
30
Por esta razón, la carga pico del sistema ocurre cuando la combinación de las
demandas individuales llega a su máximo. En ese instante puede suceder que
algunos usuarios sólo estén consumiendo parte de su pico de demanda.
La relación de la carga pico del sistema y la suma de cargas pico individuales
es conocida como factor de coincidencia (Cs) Para la mayoría de los sistemas
de suministro Cs=[0.3 - 0.7].
La carga pico de cualquier infraestructura del sistema (sub-estaciones,
alimentadores, etc.), ocurre cuando la suma de las demandas de todos los
consumidores que sirve, esta al máximo. Este pico puede no ocurrir al mismo
instante que en el sistema, o que los picos de cualquier otra infraestructura.
Por esta razón la suma de las cargas pico de todos los alimentadores excede
en mucho la carga total del sistema.
2.8 LA PREDICCIÓN DE LA DEMANDA.
La predicción de la demanda es una actividad esencial de los que suministran
electricidad. Sin una adecuada representación de las necesidades futuras de
suministro de energía eléctrica, los problemas de exceso de capacidad, o por
el contrario de capacidad insuficiente, pueden tener costos relativamente altos.
La correcta predicción de la demanda también desempeña un importante
31
papel en las decisiones de una empresa distribuidora respecto a qué cantidad,
y en qué época, será conveniente comprar o vender energía eléctrica a otras
empresas del sector.
2.9 FACTORES INFLUYENTES EN LA PREDICCIÓN DE LA
DEMANDA.
La demanda de energía eléctrica está sujeta a alteraciones debido a un gran
número de factores. El consumo de electricidad varía de acuerdo con la
estación del año y la hora del día. Con la estación del año entendemos que
en la costa se consume más electricidad durante el invierno, el cual la
temperatura es muy elevada no así que en el verano es frío, Los factores
climáticos en las zonas al nivel del mar obligan al empleo del aire
acondicionado en los hogares generalmente.
El consumo de energía eléctrica también varía según el día de la semana
considerado, ya que la demanda suele ser mayor durante los días laborables
que durante los fines de semana o los días festivos. Otros factores
importantes en la demanda de energía eléctrica también pueden depender del
sector considerado. Así, en el sector residencial se pueden considerar factores
relevantes el número de consumidores, el precio de los electrodomésticos, el
comercio en el mercado del aire acondicionado, el número de personas por
vivienda y los grados diarios de refrigeración.
32
Por otro lado puede variar la demanda doméstica o residencial de electricidad
según la hora del día, ya que se suele consumir más electricidad durante las
primeras horas del día antes de iniciar la jornada laboral, declinando
posteriormente el consumo eléctrico doméstico durante el desarrollo de la
misma y volviendo a aumentar dicho consumo cuando tiene lugar el regreso al
hogar al finalizar la jornada laboral.
2.10 MODELOS DE PREDICCIÓN DE LA DEMANDA
Un sistema de predicción de la demanda de energía eléctrica debe ser
eficiente, fuerte y computable. Al realizar un modelo para la demanda también
denominada carga de electricidad deben considerarse las cuestiones a las que
tales modelos han de responder. En este caso, el periodo de la predicción está
relacionado con los problemas a los que se enfrenta una distribuidora
eléctrica.
Básicamente se pueden considerar tres periodos de tiempo para la predicción
de la demanda de energía eléctrica:
2.10.1 A CORTO PLAZO.-
Este período de tiempo se suele subdividir en a muy corto plazo yel corto
plazo. Se suele considerar que el primero de tales períodos abarca los
33
próximos 30 minutos en tiempo real a partir del momento en que se efectúa la
predicción de la demanda.
El principal objetivo a cubrir en este periodo de tiempo es la distribución, de la
forma más económica posible. Realmente se trata de realizar el seguimiento
de la carga y de la predicción inmediata de ésta basándose en los datos de la
demanda durante las pasadas 24 horas.
El corto plazo se extiende desde una hora hasta una semana en el futuro,
prevalece el periodo del mantenimiento previamente establecido y de la
operación diaria de su distribución. Los datos en los que se basa la predicción
en este período son la carga diaria y la información de la temperatura en la
misma época de los años recientes del pasado.
La predicción de la hora pico diaria suele tener lugar también para la próxima
semana. En este panorama de corto plazo es importante, tanto una predicción
lo más exacta posible de la demanda para determinar qué subestación
debemos re-potenciar.
2.10.2 A MEDIANO PLAZO.-
La predicción se extiende desde un mes hasta un año a partir del momento en
que se efectúa el pronóstico. Esta predicción se utiliza, generalmente, para
34
establecer el periodo de mantenimiento de las subestaciones y del sistema de
alimentación primaria.
Los datos necesarios para realizar esta predicción son los mensuales de horas
pico a lo largo de varios años, así como la energía demandada y la
temperatura registrada en ellos. Se tienen en cuenta los indicadores
socioeconómicos y los picos de carga.
La energía demandada mensualmente se predice en el periodo de un año. En
este período se determinan los problemas para cubrir una estructura de la
demanda cualitativa y cuantitativa potencialmente cambiante que han de
satisfacer con una capacidad generadora que es esencialmente fija o
determinada.
2.10.3 A LARGO PLAZO.-
Este período de predicción abarca desde uno a diez años en el futuro. Puesto
que el tiempo necesario para planificar, construir, probar y poner en
funcionamiento nueva capacidad distribuidora puede oscilar entre tres y diez
años, un modelo econométrico puede resultar muy adecuado en este
horizonte temporal de largo plazo y, cuanto más exactas sean sus
predicciones, mayor es la probabilidad de satisfacer los picos de carga y
mejorar el factor de carga.
35
Este tipo de predicción de largo plazo se necesita, generalmente, para la
planificación del sistema de re-potenciación de las subestaciones y del
sistema de sub-transmisión ya que una modelización y predicción adecuadas
a largo plazo de la demanda puede anticipar la capacidad de generación
óptima y la combinación o mezcla de potencia generadora más conveniente
con que debe contar posiblemente mediante nuevas adquisiciones el parque
potencial de las subestaciones.
Los datos para la elaboración de la demanda a largo plazo suelen ser, además
de los mencionados anteriormente anuales, el precio de la electricidad, el de
los productos sustitutivos y la evolución demográfica, así como la de los
indicadores económicos más relevantes.
2.11 DEMANDA DE ELETRICIDAD POR MICRO-ÁREAS
La demanda eléctrica por micro-áreas, mantiene una tendencia ascendente,
con un desarrollo inicial lento, que adquiere mayor rapidez cuando la
promoción del sector está en plenitud y finalmente entra en una etapa de
saturación hacia el final de su evolución.
No puede ser desconocido, el desarrollo vertical, que representa un
incremento de densidad de carga, de zonas aledañas a los centros de
actividad económica de las urbes, en los que, un sector que se saturó como
36
residencial puede iniciar una nueva etapa como la descrita anteriormente,
sustituyendo casas unifamiliares por edificios de múltiples propósitos y varios
pisos.
Para cada micro-área se establecerá su tendencia de desarrollo en función de
la utilidad del suelo prevista, con los datos históricos y actuales se determinará
la etapa de desarrollo en que se encuentra hoy día, para que así quede
definida la demanda que se esperaría para los próximos años.
Cuando el análisis de carga se hace en forma espacial, se divide el área de
servicio del sistema en un número determinado de micro-áreas.
En algunos casos, las micro-áreas que se utilizan para el análisis geográfico
son irregulares en delimitación y tamaño, en correspondencia con las áreas de
servicio que se asignan a componentes particulares del sistema de suministro
eléctrico, tales como: subestaciones o alimentadores.
Es aplicable también el factor de coincidencia de la forma descrita
anteriormente; su aplicación está dada en los siguientes términos: Es
ignorado; el valor de demanda de una micro-área y es el mejor dato disponible
sobre el pico de carga anual en esa área. Ignorar el factor de coincidencia no
es riesgoso, siempre que el tamaño de micro-área, sean lo suficientemente
37
grande para que típicamente contenga varios cientos de consumidores,
entonces la demanda pico de dicha micro-área será parte del pico del sistema.
Una resolución espacial de alta calidad hace más significativos los efectos de
la coincidencia, Por ejemplo, celdas de 4 hectáreas generalmente contienen
de 10 a 20 consumidores. Sin embargo, la estimación de la demanda pico en
una micro-área no es tan importante como su dimensión espacial para el
sistema.
Cuando agregamos cargas sobre la base de una micro-área, puede ser
agregado un factor de coincidencia cualquiera para estimar la demanda de un
área arbitraria.
Si el único propósito de la planificación es prever la necesidad de grandes
equipos (para más de 500 consumidores), este procedimiento queda
justificado por la forma plana que para tales magnitudes tiene la curva de
coincidencia.
2.12 DEFINICION DE TÉCNICAS
La mayoría de las técnicas modernas utilizan una rejilla o red de micro-áreas
llamadas celdas, y señaladas por la ubicación donde frecuentemente la
38
dimensión de la celda queda definida por la resolución espacial del mapa base
disponible en la distribuidora eléctrica.
Se deberá mantener en cuenta que la previsión de demanda de todas
maneras, sigue siendo una suerte de adivinanza, que por más estudiada y
educada que ésta sea, mantiene una incertidumbre que, tranquilamente, la
mantendrá en un margen de + 10% de la realidad.
Con esto se quiere aclarar que a lo largo de una planificación debe
mantenerse presente la posibilidad de la necesidad futura de adelantar o
retrasar obras previstas para cierta época específica, lo cual será determinado
con suficiente anticipación, siempre y cuando, se mantenga un seguimiento
continuo de la evolución real de la demanda.
2.13 CRECIMIENTO DE LA DEMANDA DE UNA MICRO-ÁREA
El crecimiento de la demanda en un sistema de distribución se debe a dos
procesos simultáneos;
1. El Incremento en el número de consumidores dentro del área de
servicio de la Distribuidora de electricidad.
2. El Incremento en el consumo de energía promedio por consumidor
39
El primero se debe a la migración dentro de un área (crecimiento poblacional),
o la electrificación de zonas que inicialmente no lo estaban, y es la fuerza
determinante del crecimiento en la carga de la mayoría de los sistemas de
distribución. Este crecimiento difunde cargas eléctricas en áreas que
inicialmente no tenían demanda celdas “vacantes” desde el punto de vista
eléctrico.
Los cambios en los hábitos de consumo ocurren simultáneamente, pero en
forma independiente de la variación en el número de consumidores.
A continuación presenta un camino para examinar el crecimiento espacial de
la carga. Cuando el patrón de análisis es el sistema, el crecimiento exhibe una
tendencia uniforme o continua. Leves variaciones son causadas por el clima y
otros factores menores que cambian de un año al siguiente. La mayor parte
del crecimiento de la demanda en la micro-área ocurre en sólo pocos años,
durante los cuales la carga crece desde cerca de cero hasta el valor final de
carga pico, en saturación (estos niveles de saturación varían
considerablemente entre una micro-área y otra).
La tendencia uniforme y constante del sistema completo, se debe a que éste
es la suma de micro-áreas cuyas explosiones de crecimiento ocurren en
tiempos diferentes.
40
2.14 USO DE SUELOS
La zonificación de un territorio es el resultado de la aplicación de una
metodología para delimitar un espacio con ciertos atributos particulares,
conformando unidades homogéneas, a partir de la aplicación de criterios
como, por ejemplo, la funcionalidad o aptitud. En las ciudades grandes de
Ecuador se ha realizado la zonificación urbana con la finalidad de organizar la
vigilancia y poder desarrollar obras públicas adecuadas a las necesidades de
cada sector urbano.
El análisis del uso de suelos sobre una base espacial se ha desarrollado
dentro de un campo establecido por estudios socioeconómicos. Tres son las
nociones básicas:
1) El concepto y balance de las causas básicas de crecimiento.
2) El modelo de gravedad de influencia.
3) Disponibilidad del crecimiento en la micro-área.
El primer concepto debe ser interpretado estimando algunas reglas básicas
que “equilibran” el crecimiento antes mencionado para cualquier ciudad,
pueblo o región:
41
a) La región debe disponer de suficiente espacio y servicio para albergar y
sostener a una población en crecimiento.
b) Un área comercial o de mercado para distribuir alimentos y otros artículos
c) El área de terreno, la actividad y carga eléctrica de industrias que proveen
a la economía de empleos de la misma área.
d) Las necesidades deben ser compensadas proporcionalmente. El espacio
residencial de la ciudad necesita un sector comercial suficientemente grande
para abastecimiento de: alimentos, vestido, entretenimiento y sostén. Por tanto
cualquier ciudad, pueblo o región, desplegará razonables y de algún modo
predecibles porciones de uso de suelos que crecerán con una muy buena
planificación.
Una predicción espacial de carga puede utilizar estos tres conceptos de
balance, influencia de gravedad y disponibilidad para perfeccionar
estimaciones de probabilidad de desarrollo de la clase de uso de suelo en el
futuro sobre la base de una micro-área.
En algunos casos, los modelos de crecimiento espacial de la carga han
aplicado estos tres conceptos, con modelos urbanos diseñados para el
42
transporte y la planificación de la ciudad, la mayoría de los cuales predicen el
crecimiento del uso de suelos sobre la base de un área censada.
Relacionar la información del área de censo de tales modelos con las celdas
de una red uniforme o, a las irregulares áreas de influencia de una
infraestructura, viene a ser extremadamente complicado en sí mismo.
2.15 LOS SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA (SIG).
2.15.1 DEFINICION
Un SIG es una herramienta que permite controlar y administrar el sistema de
distribución en todo su conjunto en espacio y tiempo en forma real, con
información actualizada y precisa.
Se compone de unconjunto de elementos de hardware, software y de
procedimientos diseñados para adquirir, administrar, manipular, modelar y
visualizar datos referenciados en el espacio para resolver problemas de
planificación y gestión. Desde otro punto de vista, se trata de una extensión
del concepto de base de datos: un SIG es una base de datos computarizada
que contiene información espacial.
En un SIG se almacena información cartográfica y alfanumérica; con la
43
información cartográfica es posible conocer la localización exacta de cada
elemento en el espacio y con respecto a otros elementos. Con la alfanumérica,
se obtienen datos sobre las características o atributos de cada elemento
geográfico.
2.15.2 VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE UN SIG
En un SIG se pueden notar las los pro y contras de su servicio en cualquier
campo de utilización:
Tabla 2.5 Ventajas y desventajas de un SIG
DESVENTAJAS VENTAJAS
Los datos geo-espaciales están deficientemente mantenidos
Los datos geo-espaciales están mejor mantenidos, y en un formato estándar
Los mapas y las estadísticas están desactualizados
La revisión y la actualización son más fáciles de realizar
Los datos y la información son inexactos
Los datos geo-espaciales y la información son más sencillos de buscar, analizar y representan productos con mayor valor agregado
No hay estándar
Los datos geo-espaciales pueden ser compartidos e intercambiados libremente
Los datos geo-espaciales son inconsistentes
La productividad del personal mejora y éste es más eficiente
No hay servicio de recuperación de datos
Se ahorra tiempo y dinero
No se comparten los datos
Pueden tomarse mejores decisiones
44
2.15.3 FUENTES DE DATOS
Dado que la adquisición o la entrada de datos geo-espaciales en formato
digital son lo más caro (aproximadamente 80% del costo total del proyecto
SIG) y los procedimientos en SIG consumen tiempo de máquina, las fuentes
para la adquisición de datos deben ser seleccionadas cuidadosamente para
propósitos específicos. Las siguientes fuentes de datos son extensamente
utilizadas.
2.15.3.1 MAPAS ANALÓGICOS.
Los mapas topográficos con líneas de contorno y otras características de
terreno y los mapas temáticos referidos a clases de objetos definidas son
digitalizados manualmente por digitalizadores o semi-automáticamente por
escáneres. Los problemas de los mapas analógicos son la falta de
disponibilidad, antigüedad, inconsistencia en el tiempo de producción del
mapa, inexactitud, etc.
2.15.3.2 FOTOGRAFÍAS AÉREAS.
La fotogrametría analítica o digital es bastante cara pero es el mejor método
para la actualización.
45
2.15.3.3 IMÁGENES SATELITALES.
Las imágenes o datos satelitales están disponibles para clasificación de uso
del suelo, Modelo de Elevación Digital (MED), actualización de la red de
autopistas, etc. Pero la escala de mapa de la imagen debe estar alrededor de
1:50.000 a1:100.000.
Las imágenes satelitales de alta resolución con resoluciones terrestres de 1-3
metros producirán topo mapas en el futuro cercano (1:25.000 y mejores).
2.15.3.4 RELEVAMIENTO TERRESTRE CON GPS.
Las estaciones completas junto con GPS (‘Global Positionning System” o
Sistema de Posicionamiento Global) modernizarán el relevamiento terrestre.
Es muy exacto pero bastante caro para cubrir áreas extensas.
2.15.3.5 INFORMES Y PUBLICACIONES.
Los datos socio-económicos son normalmente listados en los informes de
estadística y censo referidos a unidades de administración.
46
2.16 LOS SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA– CNEL S.A.
EL ORO
A medida que pasa el tiempo, la complejidad del ordenamiento social es cada
vez mayor, la cual se nota con mayor agudeza en los centros urbanos, esto
obliga a que nuestros sistemas se vuelvan muy dinámicos por lo que están
constantemente presentando cambios, lo que conlleva a una mayor previsión
para el suministro del servicio de electricidad.
La tecnología avanza en forma vertiginosa proporcionándonos medios
adecuados para hacer frente a la creciente complejidad de la organización
social y responder con eficiencia a la problemática que se plantea día a día.
Los Sistemas de Información Geográfica son herramientas de edición y
análisis espacial, que permiten la actualización multiusuario de sus datos y la
visualización y análisis de la información geo-referenciados.
2.16.1 TECNOLOGÍAS (SIG) – ARCGIS 9.3.1
Se aplica este software SIG por las referencias de otras distribuidoras, con el
éxito en el procesamiento geográfico de sus datos. Ahora incorpora notables
mejoras y novedades en tareas relacionadas con funciones de geo-
47
procesamiento, análisis y visualización 3D, así como novedades importantes
para desarrolladores. Se ha realizado un gran esfuerzo en cuestiones de
fiabilidad, aprovechamiento de recursos e interoperabilidad, resultando en
mejoras de aspectos claves como rendimiento, funcionalidad, facilidad de
manejo y versatilidad.
Con todo esto el sistema ArcGIS se consolida, una vez más, como una
solución completa, robusta y de sencillo manejo, que da respuesta a cualquier
usuario que requiera funcionalidad SIG y lógica de negocio allí donde sea
necesario: desktop, servidor, cliente Web o dispositivo móvil.
La arquitectura de ArcGIS 9, junto con el modelo de datos de la base de datos
geográfica, proporciona las piezas necesarias para la puesta en marcha de un
Sistema de Información Geográfica completo y funcional a cualquier escala.
2.16.2 ARCEDITOR
Está diseñado para el mantenimiento avanzado de la información geográfica,
incorpora toda la funcionalidad de ArcView, una serie de herramientas para la
edición en modo multiusuario, trabajo con versiones, edición gráfica avanzada
así como creación y mantenimiento de elementos calibrados.
ArcEditor, igual que el resto de los productos de ArcGIS Desktop, está
48
formado por tres aplicaciones base que permiten acceder a toda su
funcionalidad.
� ArcMap: Permite la visualización, consulta, edición y análisis de la
información.
� ArcCatalog: Constituye un avanzado explorador de datos geográficos y
� alfanuméricos, pensado para la visualización, administración y
documentación de la información.
� ArcToolbox: Es la herramienta que permite la realización de
conversiones entre formatos, cambios de proyección y ajuste espacial,
además de la generación de redes geométricas y la creación y
calibración de rutas
2.16.3 UN SIG INTEGRADO.-
Al integrar un SIG con los demás Sistemas Informáticos de la Empresa, ayuda
en gran manera a la toma de decisiones y mejora la calidad de servicio en la
mayoría de actividades. Algunos de los campos en los que un SIG se
involucra en una Distribuidora son:
49
1. En campos de Planificación e Ingeniería: planificación y estabilidad
operacional de las redes, compensación de reactivos, etc.
2. En los campos de Distribución: nuevos proyectos de redes, cambios en
la red, despachos de grupos de Reclamos, coordinación de
protecciones, sistemas SCADA, etc.
3. En los campos Comercial y de Servicio al cliente: control de pérdidas,
atención al cliente, sistemas de Call-Center, incorporación de nuevas
acometidas, generación de rutas de lectura, etc.
4. Otros campos como sistemas de comunicaciones, control ambiental,
inventario de activos en operación, etc.
5. Al ser necesario controlar todas las maniobras y operaciones de la red y
conocer el tiempo de interrupción hasta el cliente, se implementa la
tecnología ArcFM para la administración de sus redes de distribución y
un desarrollo especifico para el control de las interrupciones de servicio
eléctrico, ligado a través de una interfase con el sistema comercial, del
cual se obtiene toda la información del cliente.
50
Fig. 2.4 Un SIG integrado con los demás Sistemas Informáticos.
2.16.4 LA TECNOLOGIA ARCFM.
Su utilización es netamente necesaria, controla todas las maniobras y
operaciones de la red y ayuda a conocer el tiempo de interrupción hasta el
cliente, para la administración de las redes de distribución y desarrollo
especifico para el control de las interrupciones de servicio eléctrico, se liga a
través de una interface con el sistema comercial, del cual se obtiene toda la
información del cliente.
Dispone de una serie de argumentos para su ejecución como:
OpenAPIs
ArcGISMobile
WebMapping
Application
ArcGISExplorer
ArcGISDesktop
ArcGISServer
51
• Provee una base completa para el manejo de los servicios públicos.
- Modelo estándar de Datos.
- Motor de Regla-Base (RBE).
- Herramientas de edición & mantenimiento.
- Arquitectura Abierta.
- Construida sobre productos comerciales y completamente soportados.
• ArcFM hace que las Reglas de Diseño sean parte del software, y que no
sean solamente de conocimiento del operador. Por Ejemplo: “No se puede
conectar una línea fase “A” con un transformador fase “B” .
• Provee un modelo de datos para Sistemas Eléctricos, Agua potable,
Alcantarillado, Telecomunicaciones, etc.
• Toda la interacción entre el usuario y los datos va a través de un Motor de
Regla-Base (RBE), por lo que existe integridad en los mismos.
Fig. 2.5 Red de baja tensión hasta el usuario final, utilizando la herramienta
“ArcFm 9.3” para ArcGis.
2.16.5 ORGANIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN
Toda la información de la Red de
base de datos, la misma que a su vez
sus respectivas características graficas que permit
información temática de acuerdo a los siguientes niveles:
Red de baja tensión hasta el usuario final, utilizando la herramienta
“ArcFm 9.3” para ArcGis.
ORGANIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN .
Toda la información de la Red de Distribución Eléctrica, se organiza en una
base de datos, la misma que a su vez está distribuida en varios niveles y con
sus respectivas características graficas que permiten diferenciar claramente la
información temática de acuerdo a los siguientes niveles:
52
Red de baja tensión hasta el usuario final, utilizando la herramienta
organiza en una
distribuida en varios niveles y con
n diferenciar claramente la
53
Tabla 2.6 Contenido de información en la Geodatabase CNEL
Entidad Nivel Ancho Estilo Color
Subestación 2 0 0 0
Alimentador 4 0 0 0
Transformador 6 0 0 0
Etiqueta Transformador 7 0 0 0
Poste 8 0 0 3
Etiqueta Poste 9 0 0 0
Acometida 10 0 0 7
Etiqueta Acometida 11 0 0 0
Medidor 12 0 0 0
Etiqueta Medidor 13 0 0 0
Línea AT aérea 14 0 0 0
Calibre AT aérea 15 0 0 0
Línea AT subterránea 16 0 0 0
Sección AT subterránea 17 0 0 0
Línea MT aérea 18 0 0 0
Calibre MT aérea 19 0 0 0
Línea MT subterránea 20 0 0 0
Sección MT subterránea 21 0 0 0
Línea BT aérea 22 0 3 4
Calibre BT aérea 23 0 0 0
Línea BT subterránea 24 0 6 4
Sección BT subterránea 25 0 0 0
Luminaria 26 0 0 0
Etiqueta Luminaria 27 0 0 0
Poso de revisión 28 0 0 0
Control de Luminaria 36 0 0 0
Estructura AT 38 0 0 0
Estructura MT 40 0 0 0
Estructura BT 42 0 0 0
Seccionamiento 44 0 0 0
Etiqueta Seccionamiento 46 0 0 0
2.16.6 SIMBOLOGÍA UTILIZADA
Actualmente se dispone
las etapas del Sistema Eléctrico, la misma que
personal de la empresa como
su utilización es muy importante en cuanto a la incorporación de nuevas red
o mejoras que se realicen, así como para su mantenimiento y operación.
Fig. 2.6 Simbología utilizada en ArcGis
UTILIZADA
Actualmente se dispone una simbología básica que se utiliza en cada una de
las etapas del Sistema Eléctrico, la misma que está en conocimiento tanto
personal de la empresa como de los profesionales en el libre ejercicio, ya que
su utilización es muy importante en cuanto a la incorporación de nuevas red
o mejoras que se realicen, así como para su mantenimiento y operación.
Simbología utilizada en ArcGis
54
utiliza en cada una de
en conocimiento tanto del
los profesionales en el libre ejercicio, ya que
su utilización es muy importante en cuanto a la incorporación de nuevas redes
o mejoras que se realicen, así como para su mantenimiento y operación.
55
2.16.7 BASE DE DATOS GEOGRAFICA.
Una base de datos geográfica es una colección de datos organizados de tal
manera que sirvan efectivamente para una o varias aplicaciones SIG. Esta
base de datos comprende la asociación entre sus dos principales
componentes: datos espaciales y atributos o datos no espaciales.
Un modelo para el almacenamiento de objetos geográficos, sus atributos, sus
relaciones (espaciales o no), y comportamiento de cada uno de sus
elementos. Las características principales de una base de datos geográfica
son:
• La base de datos geográfica permite almacenar numerosos tipos de
datos:
- Vectorial (2D y 3D).
- Raster.
- CAD.
- Tablas alfanuméricas.
- Topología.
- Información calibrada.
- Redes geométricas.
- Relaciones entre elementos (geográficos o no).
56
- Metadatos.
- Acotaciones.
- Datos procedentes de estudios topográficos.
- Direcciones y localizadores empleados en la geocodificación.
- Anotaciones (vinculadas o no a los elementos).
• La base de datos geográfica reside en un Sistema Gestor de Base de
Datos estándar (Oracle, Informix, SQL Server, IBM DB2), aunque
también existe una versión de Geodatabase para Mircrosoft Access.
• Esto permite que se aprovechen todas las ventajas de los grandes
sistemas gestores de base de datos (acceso multiusuario, replicación,
extensiones espaciales, etc)., lo cual se traduce en una mayor sencillez
a la hora de administrar la base de datos corporativa, ya que la
información geográfica no tiene un tratamiento diferente al del resto de
la información.
La posibilidad de almacenar la información geográfica en SGBD ofrece,
además de ventajas obvias derivadas de las posibilidades de los
propios sistemas de almacenamiento, la posibilidad de integrar datos
geográficos con datos procedentes de diferentes áreas de negocio
(CRMs, ERPs, EAIs) con lo que es posible incluir la componente
geográfica en el proceso de toma de decisiones.
57
• La responsabilidad del almacenamiento de la información geográfica
recae en el SGBD empleado. No obstante, la base de datos geográfica
complementa las herramientas estándar presentes, implementando
sobre la base de datos, una serie de funciones que satisfacen aquellas
necesidades más avanzadas, que el tratamiento de la información
espacial requiere.
• Además de almacenamiento y consulta de información geográfica, la
base de datos geográfica, por si sola o en conjunción con los propios
mecanismos de la base de datos para el almacenamiento de la
información espacial, soporta una importante serie de funcionalidades
añadidas:
- Gestión de transacciones largas para la edición de cartografía.
- Gestión mediante versiones de flujos de trabajo.
- Gestión de históricos.
- Gestión de metadatos.
- Posibilidad de explotar las ventajas del diseño orientado a
objetos de cara al diseño de nuestro modelo de datos
58
(polimorfismo, herencia y encapsulación).
• El modelo de datos de la base de datos geográfica permite almacenar
además de elementos geográficos y sus atributos, comportamientos
determinados para cada objeto, lo que permite generar una visión más
exacta de la realidad.
2.16.8 ESQUEMA DE LA BASE DE DATOS
El esquema se diseñó en base a las necesidades de la distribuidora eléctrica.
¿Donde, de qué manera y como se almacenarán los datos, fueron las
preguntas para su desarrollo.
Las relaciones interdependientes consideradas para dar velocidad a las
consultas y análisis para una rápida toma de decisiones.
Los elementos de una base de datos espacial que describe la geografía
(forma y posición) de las entidades y una base de datos no espacial que
describe las características o cualidades de estas entidades.
59
Fig.2.7 Estructura del modelo Entidad-Relación de redes Eléctricas:
SUBESTACION
SubCod
Pertenece1 N ALIMENTADOR SECCION
AliNum
SubCod
SecCod
Pertenece
1
N
TRANSFORMADOR
TraNum AliNum
Pertenece
1
1
RED
SecNum TraNum
ACOMETIDA PerteneceN 1 LUMINARIATiene1 N
TraNum
LumCod
SecNum
POSTE
PosCod
SECUENCIATiene
1
1
MEDIDOR
MedMaCod MedNum
AcoNum PosNum
TIPO MARCA
CLIENTE
MedMaCod MedNum
TieneN 1
TIPO CONDUCT
PosNum AcoNum
SecNum TraNum
a
a
a
a
60
2.16.9 COMPOSICION DE LA BASE DE DATOS GEOGRÁFICA D E
CNEL EL ORO
Esta es una Base de Datos Geográfica que integrada por varios set de datos,
entre los principales tenemos: Cartografía y Eléctrico.
Fig. 2.8Elementos de Cartografía Fig. 2.9 Elementos Eléctricos
61
2.17 CARTOGRAFIA EN EL SIG
La información de referencia espacial para la implantación de las redes de
distribución eléctrica. Luego de determinar las necesidades de cartografía
básica a nivel corporativo se establecieron escalas de acuerdo al nivel de
detalle de esta información, cumple también con los niveles de precisión
planimétrica requeridos. Cartografía Topográfica a cualquier escala
Fig. 2.10 Cartografía disponible en CNEL El Oro (ArcGis)
62
2.17.1 ASPECTOS TÉCNICOS
Las especificaciones técnicas contenidas en esta información geográfica, se
describe en los aspectos métricos de precisión.
2.17.2 SISTEMA DE COORDENADAS
En general las instituciones públicas a nivel de país, utilizan el Sistema de
Coordenadas en
UTM, Datum WGS84.
La información manejará dos dimensiones (X,Y)
2.17.3 ESCALAS
Las escalas mínimas usadas son:
1:10.000 Urbana recomendadas 1:1000 ó 1:5000
1:25.000 Rural recomendada 1:10.000
1:50.000 Referencial
63
2.17.4 RECOLECCION DE DATOS DE CAMPO.
La recolección de datos es uno de los pasos más importante en el ámbito de
los Sistemas de Información Geográfico.
Las distribuidoras eléctricas utilizan varios métodos para realizar esta tarea,
uno de ellos es recopilar la información por medio de formularios, en los
cuales se detallan de manera sigilosa, todos los elementos estructurales
contenidos en los postes del tendido eléctrico.
Una información de excelente calidad, es lo que se puede denominar un gran
trabajo, Para obtener grandes resultados es necesario contar con personal
idóneo y capaz que registre la información de una manera ordenada,
verificando con sigilo los materiales contenidos de una forma correcta.
Por otro lado, se utiliza también la tecnología basada en dispositivos de
posicionamiento global (GPS), los cuales contienen una minicomputadora
portátil donde se registra la información de campo además de su ubicación
geográfica.
Técnicamente, toda la información disponible de campo es útil: Las redes
eléctricas, la ubicación del amanzanado, los usuarios o clientes, la condición
de vida en los sectores del área de influencia de los alimentadores, etc
64
Fig. 2.11Dispositivo móvil (GPS) para colección de datos
Fig. 2.12 Formulario de levantamiento de redes eléctricas
65
CAPITULO 3
METODOLOGIA.
3.1 INTRODUCCIÓN
Este método maneja datos de la demanda eléctrica histórica, datos históricos
del censo de población, datos históricos del censo comercial, y datos de
infraestructura y ordenación urbana. El área urbana se la maneja en base de
sectores geométricamente regulares, obtenidos por la superposición de una
cuadrícula, sobre la zona, y subdividiendo la cuadrícula base en los sectores
de mayor densidad de carga.
El área rural, de menor densidad de carga relativa, puede ser manejada más
bien en áreas que consideren recorridos de primarios y división política, en
función de los datos existentes y del manejo que se dé a la información
estadística. A la colección de datos eléctricos habría que añadir la información
estadística Correspondiente, y los índices económicos de cada sector
considerado.
Como información particular adicional se incorporarán las proyecciones de
desarrollo de las instituciones públicas y privadas que se hayan podido
66
concretar en requerimientos futuros de energía y potencia, que serán cargas
puntuales geográficamente definidas y que deberán ser consideradas en la
proyección.
Las interrelaciones existentes entre los diferentes factores deben ser
determinados para las condiciones actuales e históricas y proyectadas hacia el
futuro con el fin de obtener las demandas esperadas.
3.2 OBJETIVOS GENERALES.
La idea principal de este estudio es fomentar e impulsar la utilización de los
Sistemas de Información Geográfico aplicado al análisis de la demanda de
energía eléctrica en la CNEL El Oro, provisto de la información ya disponible,
investigar otras áreas como: catastros, crecimientos socioeconómico y
utilización de suelos los cuales son los factores determinantes para obtener
resultados más cercanos a la realidad.
3.3 AREA DE ESTUDIO
Este estudio en forma general, se enmarca alrededor de la Sub estación
“Machala” la cual está ubicada en un importante sector al Este de la Ciudad de
Machala y su área de influencia para el servicio eléctrico es de 1214 Has. El
recorrido de los alimentadores primarios están dirigidos a zonas residenciales,
industriales, educativas, deportivas, comerciales y agroindustria en constante
67
crecimiento social y económico, su orientación de origina a partir de la
Subestación hacia el Norte , Sur y Oeste.
Fig. 3.1 Área de Influencia del servicio eléctrico de la Subestación Machala
El Alimentador Primario de mayor cobertura es el Unioro, con un área de
influencia de aproximadamente 422 Has. El Emproro con una cobertura de
376 Has. Madero Vargas con 279 Has.
El Condado con 98 Has. Expreso 2 con 39 Has. siendo el de menor cobertura
de esta Subestación, el cual atraviesa un sector residencial hasta la
Subestación Machala Centro.
68
Fig. 3.2 Superficie de servicio eléctrico de la Subestación Machala
La Subestación Machala se alimenta con un nivel de tensión a 69 Kv. Además
se considera de tránsito a este nivel, abasteciendo a otras subestaciones
como:
Los Pinos y Machala Centro con estructuras aéreas en postes de hormigón
armado de 16m, 18m y 20m. Conductores (226800ACSR).
Inicialmente utiliza una terna de conductores (336400ACSR) a través de torres
tipo Acacia, N, desde la Subestación El Cambio ubicada en la Parroquia del
mismo nombre a 5 Kilómetros al Oeste.
Adicionalmente distribuye a nivel de 69KV al Centro Comercial El Paseo
Shopping
69
Fig. 3.3 Diagrama unifilar de la Subestación Machala y Subestaciones anexas
Esta Subestación está potenciada con 2 transformadores de 10 MVA. y su
nivel de tensión de distribución es a 13.8Kv. Por otro lado, sus redes
distribuyen el servicio eléctrico en un 80% por tendidos aéreos a través de
estructuras trifásicas, bifásicas y monofásicas con transformadores de
distribución en igual porcentaje aéreos llegando al usuario final para un
consumo a nivel de 110v y 220v.
3.4 CAPACIDAD INSTALADA Y DEMANDA DE CARGA
Actualmente el nivel de demanda de la Subestación Machala es 15.7MVA, lo
cual está dentro del rango de la capacidad instalada de 20MVA. Existe una
70
inquietud en cuanto a la capacidad restante, el cual hace formular
interrogantes como por ejemplo; ¿Cuánto tiempo transcurrirá hasta que se
sature la capacidad de la Subestación y en qué condiciones ocurrirá.
Por otro lado podemos notar la diferencia en cuanto a demanda. En el
alimentador Unioro cuya área de cobertura es mayor que las demás, tiene una
demanda inferior que el alimentador de menor cobertura. Esto se debe al nivel
socioeconómico de los sectores por los cuales atraviesa.
Este tipo de características son las que se van a analizar en este proyecto, la
cual se puede notar en la tabla de datos de la Subestación Machala.
NOMBRE SUBESTACIÓN
NOMBRE ALIMENTADOR
CÓDIGO ALIMENTADOR
CAPACIDAD INSTALADA
(MVA)
DEMANDA (MVA)
CARGA (%)
MACHALA (04) MADERO VARGAS 0411 5,6912
36.45
MACHALA (04) UNIORO 0412 1,9585 12.53
MACHALA (04) EXPRESO 2 0413 1,8461 11.81
MACHALA (04) EMPRORO 0414 3,7848 24.21
MACHALA (04) EL CONDADO 0415 2,3523 15.05
Total 20 15.6329 100
Tabla. 3.1 Capacidad y demanda de la Subestación Machala (Datos 2010)
71
3.5 ALIMENTADOR PRIMARIO “EL CONDADO”
El Condado es el alimentador primario Tipo que se asignó para este estudio,
distribuye el servicio eléctrico a diferentes sectores socioeconómicos en esta
ciudad, aun cuando su cobertura es de poca extensión, su demanda máxima
es de 2.35 MVA lo cual representa un 15.05% del total de la Subestación.
Este Alimentador da su servicio de energía eléctrica a 958 usuarios
aproximadamente, dispone de redes aéreas en un 85%, su sistema de
alumbrado público presenta un panorama de bajo consumo al incluir
luminarias en su totalidad de sodio de 100W.
Fig.3.4 Cobertura del Alimentador El Condado
72
3.6 ÁMBITO SOCIAL Y ECONÓMICO DEL SECTOR
En este campo de estudio, se determinó mediante una investigación en los
diferentes sectores del área de influencia del alimentador, niveles
socioeconómicos variados que determinan también el crecimiento y
decrecimiento de la demanda de energía.
Fig. 3.5 Niveles socioeconómicos del sector
En las inmediaciones de la subestación existe una economía baja, con
asentamientos conocidos como “lotizaciones” que aún no cuentan con los
suficientes servicios básicos, lo cual entendemos que es un área en desarrollo
prometedor para el crecimiento en la capacidad del alimentador.
73
Se denominó nivel medio al área que cuenta con el 80% de los servicios
básicos, es decir; si bien es cierto que tienen todos los servicios principales
como: agua, electricidad y sanitario aún no cuentan con el 30% del asfaltado
en la totalidad de las calles o carecen de Televisión por cable o internet.
También es una urbe en crecimiento.
En el nivel medio alto hemos asignado a sectores que si bien tienen todos los
servicios básicos completos y las características de las viviendas son muy
buenas, la prestancia económica no es tan alta que digamos. Existen mesclas
socioeconómicas de gente pudiente monetariamente, así como comerciantes
medianos y empleados de buena prestancia económica.
NIVEL SOCIAL Y ECONOMICO
CANTIDAD DE
USUARIOS
DEMANDA (KVA)
DEMANDA (%)
ALTO 205 1.623 69
MEDIO ALTO 254 0.259 11
MEDIO 430 0.423 18
BAJO 67 0.047 2
TOTAL 958 2.352 100
Tabla 3.2 Demanda de energía por Nivel Socioeconómico
74
Por otro lado, existe un sector donde vive una parte de la aristocracia de la
ciudad pero que aun es un área en desarrollo en cuanto al crecimiento
poblacional.
Cuenta con un consumo del 69% del total de la demanda de energía eléctrica
del alimentador en estudio, el cual es una gran diferencia con respecto a los
antes descritos niveles sociales.
3.7 USO DE SUELOS
En la ciudad, existen zonas urbanas consolidadas, en proceso de
consolidación, vacantes, urbanizables y no urbanizables.
Por su funcionalidad, el suelo urbano puede ser de uso residencial, comercial,
industrial, recreacional, educativo, militar, religioso y mixto, entre otros.
Sobre la base de esta clasificación se puede establecer si una edificación o
tipo de actividad está permitida, condicionada, prohibida o es compatible con
una zona de la ciudad.
Todas estas actividades son manejadas por las instituciones municipales por
medio de sus estatutos de ordenanzas.
75
Fig. 3.6 Usos de suelos en el área de influencia del alimentador “El Condado”
Por otro lado, la energía eléctrica siempre es de uso exclusivo en cualquier
área de usos de suelos. El Alimentador “El Condado” se caracteriza por
asentarse en suelo netamente residencial en un 70%, cubre un área deportiva,
comercial.
Entre otros factores que determinan la utilidad del área urbana en ese sector,
se encuentran también: Hospitales, Torres Médicas, Colegios, Parques,
Clubes y Hoteles los cuales se apostan en la zona económicamente Alta y
Media Alta.
76
3.8 BASE DE DATOS A UTILIZAR
Anteriormente se había mencionado a breves rasgos, la estructura de la base
de datos geográfica de ArcGis, la cual maneja CNEL El Oro en el área de SIG.
En el Dataset de Cartografía, se diseñó los Features: del Área de influencia,
Nivel socioeconómico, Uso de suelos y lógicamente el de las Micro-áreas. Así
mismo en el dataset Eléctrico se modificó el Features de los Puntos de carga.
Fig. 3.7 Copia de la Base de Datos Geográfico de CNEL El Oro
77
3.9 ELABORACIÓN DE LAS MICRO-AREAS
Como ya se había indicado en la parte teórica sobre el método de micro-
áreas, la construcción de las retículas se las realiza sobre el área de influencia
del Alimentador Primario en estudio “El Condado”. Abarca toda la estructura
de baja tensión hasta el usuario final o consumidor.
Fig. 3.8 Micro-áreas sobre el área de influencia del Alimentador “El Condado” El área de influencia antes indicada del alimentador es de 98Has. Las retículas
se grafican de tal manera que se reducen las áreas, para determinar aún de
manera minuciosa la estimación de la demanda de energía se realizó a escala
78
de una Hectárea por cada Micro-área, teniendo en cuenta que existen 107
celdas.
3.10 TABLAS DE ATRIBUTOS DE FEATURES
Aunque la estructura de las tablas de atributos de los Features descritos
anteriormente tienen sus campos correspondientes a su figura geométrica, es
decir; los datos que se agregan en sus campos se los realizan a través de
investigaciones en el área de estudio, por lo general son temas de relevantes
de interés para los análisis que tienen afectación en el crecimiento social,
económico, urbanístico y por supuesto sirve para inspirar una proyección en el
consumo de energía eléctrica en el futuro.
Fig. 3.9 tablas de atributos, campos y datos ingresados
79
La tabla de atributos del área de influencia del alimentador primario, se
determina calculando valores en el campo “Área” utilizando la calculadora y
aplicando la expresión:
AREA = [Shape_área]/ 10000 = Has.
Lógicamente el Shape_área es un valor por defecto en metros cuadrados, lo
que hicimos es convertir los metros cuadrados en Hectáreas.
3.11 MODIFICACIÓN DEL FEATURE PUNTO DE CARGA
Los puntos de carga son la representación gráfica de los usuarios (Abonados)
es decir, identifican a los medidores de cada vivienda. En la tabla de atributos
de estos Puntos de carga, agregamos un campo de datos al que llamaremos
Micro-área de tipo “Long integer” o numérico.
Fig. 3.10 Atributos de Punto de Carga (Campo: Micro-área)
80
3.12 INGRESO DE DATOS (OBJETID) MICRO-ÁREA
En la tabla de atributos de Puntos de Carga, en una sesión de edición de
datos en el campo micro-áreas, ingresamos el (ObjetID) de la micro-área
utilizando la selección manual en el gráfico, seleccionamos todos los puntos
de carga contenidos dentro de la retícula de la micro-área y con la respectiva
calculadora de datos realizamos el proceso. Esto es importante para tener
definido un campo que enlazará las micro-áreas con el resto de las tablas para
obtener la información necesaria para calcular la demanda de energía.
F
i
g
.
i
n
g
r
Fig. 3.11 Proceso de datos usando la calculadora.
81
3.13 TABLA DE ATRIBUTOS CONSUMIDOR
La base de datos de CNEL provee la información necesaria para nuestro
análisis ya sea de forma numérica o alfanumérica. La carga en (KWH) del
consumo del último mes de cada usuario es un dato muy importante para
nuestro propósito, puesto que la demanda se puede expresar y se puede
convertir en KW, KVA o KWH.
La tabla atributos consumidor posee la capacidad de almacenar toda la
información personal de los consumidores de electricidad. Al contratar el
servicio eléctrico la corporación almacena datos personales en el sistema
comercial, luego de un proceso automatizado, esta información está disponible
en las bases de datos geográfica para su reutilización. El objetivo principal es
obtener esta información y reimplantarla en las miro-áreas
F
i
g
.
Fig. 3.12 Atributos Consumidor
82
3.14 TABLA DE CONEXIÓN CONSUMIDOR
Es una de las tablas más importantes en la base de datos, sirve de eje.
Provee una interfaz de tránsito entre la información de los atributos gráficos y
los atributos de las tablas. Se relaciona entre tablas de muchos a muchos y es
muy eficaz en cuestión de búsquedas
Fig. 3.13 Atributos conexión consumidor
3.15 JOIN ENTRE TABLAS - PUNTOS DE CARGA Y MICRO -
AREAS
Teniendo en cuenta los campos en común de ambas tablas para realizar este
tipo de relaciones. Como es conocido que se agregó un campo “Micro-área “
donde se registrará el ObjetID de la tabla Micro-área, en la tabla de atributos
de Puntos de Carga. El ObjetID de la tabla Micro-área que servirá de llave
83
para enlazar estas dos tablas que contendrán así los datos de ambas tablas
en una sola y cuya relación es de muchos a 1, es decir tenemos muchos
puntos de carga contra una micro-área de tal manera que la información que
se obtenga pueda manipularse a la necesidad del analista SIG.
Fig. 3.14Join entre tablas, Punto de Carga y Micro-área (Muchos a uno)
3.16 JOIN ENTRE TABLAS CONEXIÓN CONSUMIDOR Y JOIN
(PUNTO DE CARGA Y MICRO-ÁREA)
Procedemos a unir las tablas Conexión consumidor con el Join anterior (Punto
de carga y micro-área), quienes tienen un campo en común denominado
Punto de carga OID y ObjetID en Punto de carga. La finalidad es tratar de
llegar a la información de los datos que necesitamos.
84
Este tipo de relación se considera de muchos a uno, de otro modo diremos
que existen varios usuarios en un solo punto de carga
Fig.3.15 join entre tablas, conexión consumidor y Punto de carga
3.17 JOIN ENTRE TABLAS CONEXIÓN CONSUMIDOR Y
ATRIBUTOS CONSUMIDOR
Este tipo de relación se considera de muchos a muchos, pues es una relación
entre dos tablas netas que no contienen características gráficas. Los campos
85
comprometidos en este apartado son: Por Conexión consumidor (Código) y
por Atributos consumidor (Código cliente).
Fig. 3.16 Ilustración de los Join espacial
La unión de estas dos tablas nos permite manipular la información a nuestro
antojo, es decir se podrán copiar los datos de consumo de energía en la tabla
de micro-área.
Ha sido necesaria la realización de una relación de varias de tablas para
procurar obtener los resultados requeridos.
86
Fig.3.17 Join entre tablas, conexión consumidor y atributos consumidor
De esta manera tomamos los valores de demanda mensual de la tabla de Atributos
consumidor para utilizarla en las micro-áreas correspondientes.
Fig. 3.18 Tabla relacionada entre la micro-área y Último consumo del mes.
87
CAPITULO 4
4.1 RESULTADOS
La Proyección de la demanda es el paso que determina el objetivo de este
proyecto. Como es de suponer; que los estudios realizados anteriormente son
la recopilación de los datos necesarios que se aplicarán en este capítulo.
Incluyen factores determinantes que modifican los análisis en cuanto a Micro-
áreas y características del comportamiento de las muestras, en el campo
social, económico, urbano y energético
4.2 DETERMINACIÓN DE LA DEMANDA DE ENERGIA EN UNA
MICRO-AREA
Mediante las aplicaciones de Join entre tablas, se logra determinar valores de
carga (KWH) de consumo del último mes correspondiente a cada usuario. La
cantidad de usuarios que se encuentran dentro de los límites de una celda de
micro-área, es la cantidad de carga correspondiente de esa misma celda.
Es decir, en la celda 442, la cual realizamos una selección manual de los
puntos de carga que se encuentran en su interior. En esta selección
obtenemos 25 puntos de carga, pero debemos entender que en un punto de
88
carga pueden existir más de un medidor o usuarios que tienen varios servicios
eléctricos o en otras palabras también en un lote de terreno existirán varias
viviendas unifamiliares.
Fig. 4.1 Selección de puntos de carga en la celda 442
Cuando realizamos el Join, entre los valores de celda de la micro-área
verificamos que la cantidad de usuarios correspondientes se ha duplicado en
una cantidad de 53.
Con estos valores procedemos a calcular la carga (KWH) existente para dicha
celda, es decir; si realizamos la ejecución de una de las herramientas de
89
Estadística disponible en los campos de la tabla de atributos, nos dará los
resultados que necesitamos.
Para la celda 442 determinamos un consumo (KWH) mensual mínimo de 0 y
un valor máximo de 390KWH, la sumatoria total de carga de consumo
mensual para la celda tiene un valor de 7250KWH y el promedio entre todos
los usuarios existentes en dicha celda no excede los 137KWH al mes.
Fig. 4.2 Resultado estadístico de la celda 442
90
4.3 DETERMINACIÓN DE LA DEMANDA DE ENERGÍA EN EL
ALIMENTADOR EL CONDADO
Los valores estimados de carga a nivel de usuarios en el Alimentador El
Condado, se estipulan de acuerdo a los parámetros ya estipulados de Micro-
áreas.
Por lo general estos datos obtenidos para todas las celdas son: los 958
usuarios del Alimentador los cuales demandan 310323KWH de consumo de
energía eléctrica, la cual se subdivide para cada valor correspondiente de
puntos de carga de cada celda.
Tenemos también un valor máximo de un solo usuario con una demanda de
energía de 93359KWH y el promedio de consumo en general está en los
323KWH.
Si bien es cierto, estos valores no representan el global del alimentador
porque en el análisis hemos estimados solamente los consumos de los
usuarios.
91
Fig. 4.3 Estadística de la demanda total (KWH) de usuarios del Alimentador El
Condado
4.4 ANÁLISIS DE LA DEMANDA FUTURA
En este apartado analizaremos la muestra escogida: La celda de Micro-área
442, dentro de la celda existe un espacio que cubre una zona urbana donde
existe un factor muy importante que nos indica que áreas tendrán un
crecimiento urbano.
Revisando en la figura, notamos que en la celda 442 aún existen 11 lotes
baldíos, si estos se ocuparan a razón de 3 lotes por año, entonces
tendríamos que hacer una predicción para 4 años.
92
La demanda se incrementaría a razón de 137KWH que es el consumo o
demanda promedio de la celda, el cual tendría un efecto por cada lote vacante
en el sector determinando que sería de esa manera el consumo de energía
futuro.
Fig. 4.4 Posible crecimiento demográfico de la celda 442
En mediano plazo, demográficamente si este incremento promedio afecta a
cada usuario nuevo, tendríamos 11 usuarios para el futuro es decir que en 4
años la carga residencial se incrementaría en 1507KWH de consumo
mensual.
93
Tabla.4.1 Incremento en la demanda a 4 años por crecimiento demográfico.
Por otro lado si cuantificamos un valor promedio de crecimiento a todas las
celdas del área de influencia, dato que tenemos determinado en 107 celdas en
toda la cobertura del Alimentador El Condado, ocasionaríamos un efecto
predictivo con respecto a la demanda en el consumo de energía eléctrica para
(X) años.
4.5 ANALISIS EN ELCOMPORTAMIENTO SOCIO ECONÓMICO
Cuando hablamos de crecimiento socioeconómico, nos imaginamos el
desarrollo que posiblemente sucederá en la celda 442 en estudio, la cual está
ubicada en un 70% en el Nivel social y económico Medio Alto y un 30% en el
nivel social Alto.
La posible razón para que esto suceda es el pensamiento evolucionista de los
habitantes del sector Medio Alto su aspiración al desear superar esa barrera
TIEMPO (AÑOS) NUEVOS USUARIOSDEMANDA PROMEDIO
(KWH)DEMANDA (KWH)
1 3 137 411
2 6 137 822
3 8 137 1096
4 11 137 1507
94
social y económica. Si ocurre que una familia incremente su nivel de vida, es
lógico que la carga del servicio eléctrico aumenta.
En nuestro análisis gráfico, vemos que en la clase social alta se encuentra un
edificio al cual le corresponde un punto de carga con 13 medidores, es decir
un panel para13 usuarios. Si esta carga, mediante censo histórico del sector
produce un ascenso en la capacidad de la demanda funcionaría la
determinación de un factor coincidente.
F
i
g
.
4.5 Comportamiento en el crecimiento socioeconómico
La carga de energía que se demanda en ese punto es de 2852KWH, el mayor
usuario tiene un consumo de 390KWH.
95
La diferencia en la economía de los sectores, influye en gran manera en la
demanda del consumo de energía eléctrica.
Analizando las tablas de demanda, la clase Media Alta tiene un promedio total
de 299KWH de los promedios individuales por cada celda.
La clase Alta se caracteriza por su alto consumo de energía, de los promedios
individuales por cada celda, obtuvimos un promedio total general de1242KWH.
Tabla. 4.2 Promedio general de los promedios individuales de cada celda por
clases
MEDIA ALTA MEDIA
CELDA
(Nro.)
PROMEDIO
(Kwh) USUARIOS
CELDA
(Nro.)
PROMEDIO
(Kwh) USUARIOS
394 125 15 444 6005 16
395 125 16 464 1876 8
414 116 12 466 759 9
415 214 3 467 420 7
416 82 12 489 528 8
417 162 25 490 639 4
418 146 40 491 840 2
419 125 32 513 429 8
420 252 17 514 1345 6
438 205 14 515 268 5
439 115 39 541 554 11
440 151 38 TOTAL 13663 84
441 235 27 Promedio 1242
442 137 53
443 238 26
522 113 12
TOTAL 2541 381
Promedio 299
96
Si revisamos el historial en el comportamiento del consumo, en las diferentes
clases sociales y promediamos esos valores para un solo año. Obtendríamos
un valor coincidente de crecimiento en el consumo de energía para cada celda
y se utilizaría para predecir a corto plazo una demanda futura en la misma
micro-área.
4.6 DISCUSIÓN
4.6.1 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS
La importancia de obtener resultados más prácticos, surge de la idea de
manipular los mismos en el campo visual, donde cada analista compruebe la
eficacia y la veracidad de los valores con los que cuenta. Durante la
investigación y recopilación de la información, debemos pensar que estas
actividades son la base principal para realizar un trabajo que satisface las
expectativas generadas por los analistas.
Al utilizar los recursos SIG, estamos proyectando no solamente la búsqueda
de resultados, en este caso predecir para el futuro las cargas necesarias para
satisfacer las necesidades de una población, si no que impulsamos la
búsqueda de nuevos métodos con nuevas tecnologías, integrando nuevas
97
formas de calcular valores a la vez con mayor facilidad y con similares o
mejores resultados.
Los análisis de proyección de la demanda de energía por el método de las
micro-áreas no es un campo nuevo. Pero hemos tomado este tema como una
referencia para realizar nuestro estudio. Utilizamos las celdas dentro del área
de influencia del Alimentador Primario El Condado, seleccionando las cargas
existentes y luego las incrustamos como valores que forman parte de las
retículas.
Fig. 4.6 Micro-áreas en la cobertura del alimentador “El Condado”
98
Este método lo realizamos con capas en formato vectorial de la Base de Datos
Geográfico de CNEL El Oro, por qué contamos con los datos suficientes de
carga y otros más para hacerlo así.
Fig. 4.7 Celdas que incluyen valores de demanda de energía eléctrica
Tomamos como referencia catastral una fotografía satelital del año 2008
descargada de los archivos digitales de Google con geo-referencia en ArcGis.
A partir de esta fotografía, realizamos un catastrado de la celda para verificar
el contenido urbano en las mismas y de esa manera estimar el posible
crecimiento demográfico y niveles socioeconómicos del sector.
99
Fig. 4.8 Imagen satelital de una parte del área de estudio
Tomamos muestras para realizar cálculos de la demanda en KWH de los
usuarios del sector y también proyectamos las muestras para tantos años a
mediano plazo de una manera sencilla, en el campo socioeconómico,
realizamos los análisis de predicción de igual manera.
Todos estos resultados en conjunto podrían reunirse e incluir los factores
correspondientes de ser necesario para agilizar aún más la precisión de una
proyección.
100
CAPITULO 5
5.1 CONCLUSIONES
� Este trabajo es el resultado de una investigación, de cuanto confiables son
los análisis en la estimación de la demanda de energía eléctrica por parte
de los proyectistas. Al referirnos a los métodos tradicionales de predicción
nos enredamos en una infinidad de fórmulas matemáticas que se aplican
para los diferentes casos de estudios.
� La predicción de la demanda de electricidad no es nada más que un juego
matemático y de incontrolable imaginación, donde los desarrolladores
incluyen parámetros de posibles sucesos para el futuro. Entonces nos
preguntamos ¿Cuál de los métodos usaremos? Y ¿Qué tipos de datos
tenemos?.
� Hemos aplicado los Sistemas de Información Geográficos basándonos en
el pasado histórico de los sucesos los cuales nos han servido de base para
determinar el comportamiento de los eventos en el futuro y eso, lo hemos
tomado como una regla global que hemos aplicado en nuestro trabajo.
101
� Los resultados que obtuvimos son los más simples y los más aplicables,
con este método aún que es similar a otros, demostramos que es efectivo
a la hora de predecir una demanda en el consumo de electricidad.
� Aplicando datos disponibles en una base de datos geográfica de ArcGis, se
utilizó herramientas disponibles del mismo software, construyendo nuevos
features, campos de datos y nuevas relaciones entre tablas, demostramos
que es posible generar nuevas metodologías aún cada vez más simples de
realizar.
5.2 EVALUACIÓN.
Para la evaluación de este trabajo, se formularon varias hipótesis con
respecto al desarrollo del mismo, manteniendo la misma línea de
investigación.
Se ejecutan criterios analíticos y se definen preguntas para efectuar la
calificación de cada una de ellas, anotando valores mínimos de 1 y máximos
de 4 para cada ítems. Con un total de 12 puntos por literal y una calificación
global de 60 puntos para una definición de excelente.
102
Tabla 5.1 Evaluación del desarrollo de la Tesis
EVALUACION DE LA TESIS
A: Fuentes de información.
Nro. Criterios Preguntas 1 2 3 4 Valoración
1 Claridad Tiene una buena fundamentación teórica? X
12/60 2 Originalidad Son adecuadas las fuentes de información? X
3 Relevancia Constituye un problema importante a resolver?
X
B: Procesamiento de la información.
Nro. Criterios Preguntas 1 2 3 4 Valoración
1 Características Reúne las características adecuadas para el proceso?
X
12/60 2 Necesidades Responde a las necesidades propuestas? X
3 Justificación Se espera que aporte conocimientos útiles? X
C: Metodología
Nro. Criterios Preguntas 1 2 3 4 Valoración
1 Coherencia Existe coherencia entre el marco teórico y el metodológico?
X
12/60 2 Adecuación Se especifican todos los pasos de forma correcta?
X
3 Aplicación Se ha aplicado la metodología en forma parcimoniosa? X
D: Análisis de la información
Nro. Criterios Preguntas 1 2 3 4 Valoración
1 Fiabilidad Los instrumentos presentan índices razonables de fiabilidad y validez?
X
12/60 2 Novedad Utiliza métodos de análisis novedosos? X
3 Limitaciones Cuáles son las limitaciones del estudio? X
E: Presentación de resultados.
Nro. Criterios Preguntas 1 2 3 4 Valoración
1 Comprensibilidad Qué resultados y conclusiones aporta la tesis, son comprensibles?
X
12/60 2 Significación Contribuyen a la resolución de problemas específicos?
X
3 Utilidad Se efectúan propuestas y recomendaciones de aplicación inmediata?
X
CALIFICACION TOTAL 60/60
103
5.3 RECOMENDACIONES
� Con este trabajo, lo que se pretende es demostrar que la utilización de los
SIG en las Distribuidoras eléctricas, puede ser una gran ayuda y se debe
implementar este tipo de análisis para la predicción de la demanda de
energía eléctrica.
� Diseñar nuevas herramientas SIG para facilitar el manejo de datos y
emplearlos para el estudio de proyección espacial de la demanda.
� Incluir nuevas políticas en las distribuidoras con respecto a los SIG. Para
definir aplicaciones adicionales que sirvan de soporte investigativo.
� Predestinar una interoperabilidad institucional entre software
departamentales que se apliquen al SIG.
� Diseñar nuevas utilidades para soportes SIG aplicables en ArcGis.
� Implementar una conciliación de cooperación entre instituciones del estado,
Municipio – CNEL – Gobierno Provincial – CNT, etc. Con aportes SIG.
104
BIBLIOGRAFIA.
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Plan de inversiones, Planificación , CNEL El Oro – 2002 – 2011
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105
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